CNN的卷积核通道数=卷积输入层的通道数CNN的卷积输出层通道数(深度)=卷积核的个数在卷积层的计算中,假设输入是H x W x C, C是输入的深度(即通道数),那么卷积核(滤波器)的通道数需要和输入的通道数相同,所以也为C,假设卷积核的大小为K x K,一个卷积核就为K x K x C,计算时卷积核的对应通道应用于...
CNN很熟悉了已经,原理就不多说了,这里就汇总几个常见的CNN面试题吧1.卷积的输入输出维度计算背公式就行。 2.卷积层参数量计算卷积层参数量的计算,那肯定和卷积核本身的大小息息相关,所以F1* F2是一个卷积核的size,输入输出的channel都得考虑,所以乘以C1和C2。 3.卷积层计算量计算思考下卷积层的工作原理,一个...
输入HWC是28 * 28 * 192, 然后经过的卷积核尺寸为3 * 3, 128个卷积核, 一个卷积核的参数是: 192*3*3 128个卷积核的参数是: 192*3*3*128+128 weight * x + bias 池化层:要么取最大,要么取均值,因此池化层没有参数。 1 * 1卷积有两个作用: 1.实现不同通道同一位置的信息的融合; 2.实现通道...
选择这么小的卷积核，跟没有一样，实际你的模型已经退化为普通神经网络。
的卷积核做步长为 1 的卷积计算,输出图像的大小是 a. 29*29 b. 28*28 c. 23*23 d. 28*23 反馈 收藏 有用 解析 解答 b 来源于百度教育 由毛**进行上传 贡献内容 本文仅代表作者观点不代表百度立场,未经许可不得转载 免费查看答案及解析 本题试卷 人工智能基础概念复习题(含参考答案) 9411人在本试卷...
题目 输入32*32 的图像,用大小 5*5 的卷积核做步长为 1 的卷积计算,输出图像的大小是——[单选题] 答案 B 解析 null 本题来源 题目:输入 32*32 的图像,用大小 5*5 的卷积核做步长为 1 的卷积计算,输出图像的大小是——[单选题] 来源: HCIA人工智能3.0 题库题库(202道) 收藏...
输入32*32的图像,用大小5*5的卷积核做步长为1的卷积计算,输出图像的大小是A.28*23B.28*28C.29*29D.23*23
输入32*32的图像,用大小55的卷积核做步长为1的卷积计算,输出图像的大小是---() A.28*23 B.28*28 C.29*29 D.23*23 查看答案
模块和中间结果缓存模块;零填充模块用于卷积核权重和图片数据的零填充处理;控制模块用于控制相关模块运行;卷积核和数据拆分模块用于产生拆分控制信号;卷积核权重缓存模块和数据缓存模块用于存储零填充后的卷积核权重和图片数据;片内地址索引模块用于产生地址索引;核心计算模块用于计算数据;中间结果缓存模块用于存储中间计算结果...