5-步长与卷积核大小对结果的影响是【深度学习】5行代码,快速实现图像分割,代码逐行详解,计算机博士手把手教你处理图像!的第8集视频,该合集共计47集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
当然不是，最经典的例子是使用1×1的卷积进行维度变换。
需要看怎么用，可能是升，也可能是降。假如输入的channel数为3，如果选择2个filters的1x1卷积层，那么...
当你移动到下一行的时候,你也是使用步长 2 而不是步长 1,所以我们将蓝色框移动到这里: 最终结果: 我们用 3×3 的矩阵卷积一个 7×7 的矩阵,得到一个 3×3 的输出。输入和输出的维度是由下面的公式决定的。如果你用一个f × f的过滤器卷积一个n × n的图像,你的 padding 为p,步幅为s,在这个例子中...
卷积核在D方向滑动就可以了吧,至于stride,你这堆叠了这么多次,不知道怎么确定,一步一步缩小到1即可 点赞 回复 分享 发布于 2022-05-01 18:24 Mrimd 成都发动机公司职工大学 测试开发 麻将? 点赞 回复 分享 发布于 2022-05-22 19:55 相关推荐 01-02 17:15 吉林大学 后端 北京小厂面经 问的比...
那么有padding,卷积步长大于1又怎么计算呢?例如下图的两种输入尺寸的正常卷积后输出尺寸都为33,那么33的 卷积层,池化层等,前向/反向传播原理 /485480 https://github.com/hanbt/learn_dl/blob/master/cnn.py 一、卷积层(1)首先是卷积神经网络中的卷积操作: 计算公式为: 注意上式的使用...相当于将B翻转...
stride=1, 代表卷积核每一步的步长为1A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
假设有5个大小为7×7、步长(S)为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224×224的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少()。 A. 220×220×5 B. 218×218×5 C. 217×217×8 D. 217×217×3 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
D. 与卷积核的尺寸相同 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 突触前抑制的结构基础是 A、轴-树式突触和轴-体式突触的联合 B、轴-体式突触和轴-体式突触的联合 C、轴-轴式突触和轴-体式突触的联合 D、轴-树式突触和轴-树式突触的联合 ...
15×15的图像使用3×3的卷积核进行卷积操作,步长为1,得到图像的尺寸为( )。A.12×12B.3×3C.15×15D.13×13的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,