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 答案 C 解析收藏 反馈 分享
感受野表征了卷积核的特征提取能力。 2、2层3 * 3卷积与1层5 * 5卷积 设原图大小长宽皆为x(x>=5) ,我们使用5x5的卷积核在x方向上滑动,步长为1,需要滑动(x-5+1)次,y方向同理,滑动了(x-5+1)次,所以最终卷积了(x-4) * (x-4)次,也就是说得到的输出图大小为(x-4) * (x-4). 同理,3x3...
5个conv块(各有2-4个conv层) VGG的特点是每个卷积块(由1个或多个卷积层组成)后面跟随一个最大池化层,整体架构和AlexNet非常类似,主要区别就是把层替换成了块。 VGG卷积块中统一采用的是3*3的卷积核,卷积层的步长均为1,而在池化层窗口大小统一采用2*2,步长为2。因为每个卷积层、池化层窗口大小、步长都是...
全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。 一段来自知乎的通俗理解: 从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”。卷积核的个...
老师,在本小节5.56分时,您提到11卷积层,与33卷积层,与5*5卷积层,由于padding=“same”,所以它们的输出与输入是一样的,padding可以保证数据不损失,对吧,但您也说过了数据是否损失与输出图像的大小无关,那么(32-1+2P)/1 + 1 与(32-3+2P)/1 + 1 与(32-5+2P)/1 + 1 怎么会是一样的呢?
GoogLeNet一个5*5的卷积核变成两个3*3的卷积层后还是多尺度的网络吗?是，两个3X3卷积核的感受野刚好...
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 ...
现有一个两层的卷积神经网络,第一层是常规的卷积层,输入输出的通道数为3和,卷积核大小为3×3;第二层是分组卷积层(group convolution layer),分为4组,输入输出通道数为和32,卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为()的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:()A.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。B.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得
一、简介 在这里分别介绍一下卷积层、池化层、填充这三个在卷积神经网络中非常基础且常用的技术,同时还会以tensorflow为例讲一下这几个函数参数的含义以及该怎么使用。 二、卷积神经网络(CNN)中的卷积和池化 卷积层介绍 卷积神经网络(convolutional neural network),从它的名称就可以看出,卷积是其中最为关键的部分。