已知两层3×3的卷积核与一层5×5的卷积核具有相同的感受野,那么前者(3×3)和后者(5×5)的参数量和计算量是什么关系(特征图尺寸为32)?A.前者参数量小、后者计算量更小B.前者计算量小、后者参数量更小C.前者的参数量和计算量都更小D.后者的参数量和计算量都更小
下列关于inception网络描述中,正确的是( ) A. 网络的核心模块称为Inception,共有4个版本 B. 使用在3×3和5×5卷积层之前添加额外的1×1
5*5卷积:有(x-5+1)* (x-5+1)个输出点,每个输出点对应5*5次乘法和5*5次加法(5*5次乘法的结果求和再加上b,一共5*5+1个数相加,所以需要5*5次加法) 3*3卷积:第一个3*3卷积有(x-3+1)*(x-3+1)个输出点,每个输出点对应3*3次乘法和3*3次加法,第二个3*3卷积的输入是(x-3+1)*(x-3...
深度学习小笔记03-,3*3的卷积核为什么可以代替5*5的卷积核和7*7的卷积核以及参数怎么算,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
两次3*3的卷积和一次5*5的卷积那个更优? 感受野概念 假如原始图像尺寸为5x5 假如原始图像尺寸为x 结论 感受野概念 如上图所示,一个5x5的原图像,经过一次5*5的卷积核之后得到一个像素点。同样,经过两次3*3的卷积核之后也得到了一个像素点。 这说明,一次5*5卷积之后的特征图...
已知两层3×3的卷积核与一层5×5的卷积核具有相同的感受野,那么前者(3×3)和后者(5×5)的参数量和计算量是什么关系(特征图尺寸为32)? A.前者参数量小、后者计算量更小 B.前者计算量小、后者参数量更小 C.前者的参数量和计算量都更小
B.使用在3×3和5×5卷积层之前添加额外的1×1卷积层来控制输入的通道数,降低计算成本 C.在最后一个Inception v1模块处使用全局平均池化,减少了全接连层的参数 D.以上均正确 热门试题 单项选择题 下列关于vggnet描述中,正确的是()。 A.基于尺寸较小的卷积核,增加网络深度有效提升了模型的效果 ...
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两个序列卷积后得到的序列长度为M+N-1(在本题中是4+4-1=7)2 3 4 5 与 5 4 3 2相乘也是得到一个长度为7的序列如何确定第一个序列是k=?呢我们应该能算出来第一个非零是2×5=10f(k)=求和符号f1(i)×f2(k-i) (注:第一个非零序列的取值仅有一项,不懂的话可以画几张图,在这道题中就是2...
使用CNN做电影评论的负面检测——本质上感觉和ngram或者LSTM同,因为CNN里图像检测卷积一般是3x3,而文本分类的话是直接是一维的3、4、5,代码如下:from__future__importdivision,print_function,absolute_importimporttensorflowastfimporttflearnfromtflearn.layers.core