在做CNN时,输入图片大小为37×37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5×5,不做填充,步长为1),与池化层(Max pooling大小为3×3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核, 每个卷积核的大小为 4×4,不做填充,步长为1),与池化层max pooling(Max pooling大小为2×2,不...
池化层定义 池化层(Pooling layer)是深度学习中常用的一种层类型。池化层通过降低卷积神经网络中的空间维度,减少参数数量和计算复杂度,同时保留重要的空间信息。 在池化层中,使用滑动窗口(通常为2x2)在输入数据上进行平均池化或最大池化操作。在平均池化操作中,滑动窗口中的元素取平均值作为输出;在最大池化操作中,...
1.3、长和宽两倍小,面积四倍小,丢掉75%的输入值 1.4、一般情况下,池化层工作于每一个独立的输入通道,所以输出的深度和输入的深度相同 2、参数 池化不需要进行参数的学习,池化神经元没有权重值,只是通过求最大或者求平均值来进行降采样。 一般是取最大,值越大说明蕴含的信息越重要。 常见2*2的池化核,步长为(...
卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可...
[单选题] 输入图像为37×37,经过第一层卷积(卷积核数量为25,每个卷积核大小为5×5,paddding方式为valid,步长为1)和池化层(卷积核大小为3×3,paddding方式为valid,),输出特征图大小为()。 A.10×10 B.11×11 C.12×12 D.13×13 查看答案
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
单项选择题假设下方是传入最大池化层的一个输入,该层中神经元的池化大小为(3,3)。那么,该池化层的输出是()。 A.3B.7C.5D.5.5 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷 你可能感兴趣的试题 1.单项选择题在基于深度学习的模型中,池化层的作用是什么?() A.降低特征图的分辨率B.扩大感受野C.保留不变性D.以上...
降采样构造块主路径3×3卷积层stride为2、跳过路径2×2池化层的改进ResNet模型生成软件是由华南理工大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2020SR1115520,属于分类,想要查询更多关于降采样构造块主路径3×3卷积层stride为2、跳过路径2×2池化层的改进ResNet模型生成软件
假设下方是传入最大池化层的一个输入,该层中神经元的池化大小为(3,3)。 那么,该池化层的输出是多少?A.3B.7C.5D.5.5
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