对于长宽为偶数的特征图,使用大小为3x3、步幅为2、填充为1的卷积核进行下采样,是因为这种情况下的下...
你训练下就知道了,训练出的模型每个二维卷积核权重都是不一样的,不信你可以试试。
然后我们使用2个卷积核为3*3的,这里的两个是指2层: 第一层3*3: 得到的结果是(28-3)/1+1=26 第二层3*3: 得到的结果是(26-3)/1+1=24 所以我们的最终结果和5*5的卷积核是一样的。
3个3x3的卷积核串联可以类比为对输入进行了一次3x3的卷积,得到了一个输出。接着,再对这个输出使用同样大小的3x3的卷积核进行一次卷积操作,获得最终的输出。因此,这个过程等效于使用1个7x7的卷积核对输入进行卷积。这是由于,使用3个3x3的卷积核串联时,中间卷积层的输出会包含前后两层的特征信息,然后...
1*1卷积核的作用和原理 1*1的卷积作用: 1. 常常用于降维(降通道数),其实也可以用于升高维度。 2. 增加了跨通道的信息交互 3. 增加了非线性。这个存疑 原理: 从图的下部可以看出,使用1*1*5的卷积,在4*4*5的特征图上遍历整个宽和高(4*4),相当于在宽高做加乘,得到4*4*1的特征图。 也就是用3个...
百度试题 结果1 题目用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力,2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核,参数更少; A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B
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首先,卷积核参数是指深度学习中的一种参数形式,它包括权重参数和偏置参数。权重参数可以理解为卷积核(又称为过滤器),通过它可以提取出图像中的特征,从而更好地理解图像数据。偏置参数是用于调节模型效果的参数,在实践中,往往使用学习率来控制偏置参数的变化。 其次,卷积核参数拥有多种特点。首先,卷积核参数的变化范围...
A.VGG全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核B.VGG证明了网络越深越好,所以程序员应该没有限制的搭建更深的网络C.VGG是到目前为止分类效果最好的网络结构D.VGG没有使用全连接网络结构点击查看答案 <上一题 目录 下一题> 热门 试题 单项选择题 蒙特卡罗强化学习算法的本质,是通过多次尝试后求平均来作为期望...
第二次卷积还用用3*3的卷积的话,第二次卷积的结果就变成了1*1,因此每一个点的感受野是5*5 对应于3次卷积的结果,每一点的感受野就是7*7, 由上式我们可以看出,对于3个3*3卷积后的感受野和一个7*7卷积核卷积的感受野是相同的,我们下面做一个比较,3个3*3卷积的参数要小于一个7*7,这样可以防止过拟合的...