多项选择题 将下图所示的图像输入到2*2的最大值pooling(池化)层(即,取模板内像素灰度值的最大值),stride(步长)为2,则输出值应为()。 A.A B.B C.C D.D 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷
百度试题 题目(单选,4分)将下图所示的图像输入到2*2的均值pooling(池化)层(即,取模板内像素灰度值的平均值),stride(步长)为2,则输出值应为()20244/368211221 A、m B、0 C、C_7 D、NW 相关知识点: 试题来源: 解析 D
不是,pooling = (2,2)是横向两个两个的走,纵向两个两个的走。而不是每次都是右和下一块走。 0 回复 有任何疑惑可以回复我~ 收起回答 取消 回复 相似问题线程池流程理解 906 1 5 老师,您看下,这里的守护线程有必要设置吗,还有就是线程池里面呢套线程池这样好吗 1346 0 6 老师,请问代理池怎么...
对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。下面对两种下采样方式进行一组对比实验，实验设计的可能不够严谨，欢迎大家在评论区讨论。实验设计 本次对比实验采用...
import numpy as np def max_pooling_forward(z, pooling, strides=(2, 2), padding=(0, 0)): """ 最大池化前向过程 :param z: 卷积层矩阵,形状(N,C,H,W),N为batch_size,C为通道数 :param pooling: 池化大小(k1,k2) :param strides: 步长 :param padding: 0填充 :return...
参考池化层的反向传播中公式(2) defavg_pooling_forward(z, pooling, strides=(2,2), padding=(0,0)):""" 平均池化前向过程 :param z: 卷积层矩阵,形状(N,C,H,W),N为batch_size,C为通道数 :param pooling: 池化大小(k1,k2) :param strides: 步长 :param padding: 0填充 :return: """N, C...
池化层参数是深度学习框架中的一种重要结构参数,其主要作用是降低卷积模型的复杂度,以达到模型有效拟合数据的目的。池化层参数由池化滤波器的大小和步长组成,其中池化滤波器的大小指的是池化的空间大小,步长表示池化滤波器在每次滑动的大小。 池化层参数的作用 池化层参数的主要作用是缩减模型参数量,从而降低模型的复杂...
摘要：对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为...
百度试题 题目将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络,经过一层卷积层(卷积核大小为5*5,步长为1,非全零填充)和一层池化层(池化核大小为2*2,步长为2,全零填充)之后输出的图片尺寸为多少?? 7141632 相关知识点: 试题来源: 解析 14 反馈 收藏 ...
聊聊池化层和步长为2的卷积层,对于池化层和步长为2的卷积层来说,个人的理解是这样的,池化层是一种先验的下采样方式,即人为的确定好下采样的规则;而对于步长为2的卷积层来说,其参数是通过学习得到的,采样的规则是不确定的。