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
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病人,男,因冠心病、高血脂入院治疗,医嘱要求病人低脂肪饮食。护士应告诉病日脂肪摄入量应低于
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] m = 3 #moving average window size sma = np.convolve(x, np.ones((m,))/m, mode='valid') #Outputs #array([ 2., 3., 4., 5., 6.]) 在深度学习中,输入通常是多维数据数组,而内核通常是由训练算法学习的参数多维数组。 尽管我们在卷积公式中具有无限求...
因此在这里,不考虑GPUImage的这种实现方式,全GPU流程处理,使用Reduce方式算图像的聚合数据(min/max/sum)等,然后保存结果到1x1的纹理中,现在实现效果在2070下1080P下需要0.08ms,比一般的普通计算层更短. 主要实现类似opencv cuda里的reduce相关实现,但是他在最后使用原子操作所有局部共享显存的值,而在glsl中,原子操作...
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...
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。
像上图,如果采用丢掉边界像素的方法,3x3的卷积核就应该从第2行第2列的像素(值为112)开始,到第3行第3列结束,最终我们会得到一个2x2的图像。这种处理方式会丢掉图像的边界特征;而第一种方式则保留了图像的边界特征。在我们建立的模型中,卷积层采用哪种方式处理图像边界,卷积核尺寸有多大等参数都可以通过...
对于3通道的图像数据,例如长28像素,宽28像素,共5000组数据,则dataX的维度为:28*28*3*5000 %例2:对于一维数组,每组数据长度为20,共1000组数据,则dataX的可以维度为:1*20*1*1000或20*1*1*1000 % dataY:标签值,可以为两种方式: % 向量型:U*Q的矩阵,U为标签种类数,Q为批次数 % 索引型:1*Q的矩阵...