百度试题 题目3*3的卷积核对3通道的图像处理,需要多少个参数?() A.27B.9C.108D.6相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目1018.3*3的卷积核对3通道的图像处理,需要多少个参数?( A ) A.27 B.9 C.108 D.6 相关知识点: 试题来源: 解析 (A ) 反馈 收藏
3*3的卷积核对3通道的图像处理,需要多少个参数?( ) A、27 B、9 C、108 D、6 查看答案
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但因为这些特征图与X3Ee的特征图尺寸和通道数不一致,因此小尺度的特征图需要经过下采样相应的倍数,大尺度的特征图需要上采样相应的倍数才可以和X3Ee的特征图进行融合,然后再经过320个3*3的卷积核进行卷积,最后经过BN+ReLU操作得到X3De的特征图,实现全尺度特征融合。
通道参数均设为0;如果想用两个卷积核检测三维图片,则输出为4×4×2; 5.单层卷积网络 问题:假设有10个过滤器(3×3×3卷积核),神经网络的一层有多少个参数? 每一层27个参数+1个偏差=28,十个则:28×10=280个 总结:第l-1层参数为:f[l-1]=filter size ;p[l-1]=padding;s[l-1]=stride;输出:n...
在学习卷积神经网时候,本人对代码中的卷积维度变化不是很理解,记录学习过程供参考。 另外,巻积核的参数 输入通道数,即输入数据的通道数,输出通道数也就是巻积核个数,尺寸一般奇数 1x1 3x3 一般有pad输出前后大小不变。 假设有一个卷积核W(3X3X3X2),第一个维度为高度,第二个维度为宽度,第三个维度为通道数...
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
不同的卷积核对应不同的权值参数,用于检测不同的特征。权值共享的示意图如图所示。 一共只有3组不同的权值,如果只使用局部连接,共需要3×4=12个权值参数,在局部连接的基础上再引入权值共享,便仅仅需要3个权值,能够进一步地减少参数数量。;1. 卷积层 (3)卷积的实现过程 在局部感知和权值共享的基础上,网络中的...