L3 = 5 + (3-1)2*2 = 13
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 model=Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) ...
好像是要设置三个通道，因为每个通道数要相同，三个通道的值可以不一样，也可以一样。（我也是刚学习...
三通道RGB值的输入图像例如32x32x3,第一层卷积核3x3x3,即每个通道的3x3卷积都一样吗? 卷积神经网络的filer值在RGB通道数中要因为权值共享把3个过滤器都设成一样吗? 关注问题写回答 邀请回答 好问题 知乎· 5 个回答 · 6 关注 知乎用户 不一样,共享权重的作用是在单层间共享。这也就是...
A. 多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿 B. 卷积层与池化层是一一配对的 C. 使用了dropout减少过拟合 D. 使用不同数量的卷积核拼成模块,同一模块特征图的尺寸不变。 相关知识点: 电学 电与磁 电磁波与信息传递 电磁波 电磁波的传播与应用 试题来源: 解析...
在做CNN时,输入图片大小为37X37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5X5,不做填充,步长为1),与池化层(MaXPoo1ing大小为3X3,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4X4,不做填充,步长为1),与池化层maxpoo1ing(Maxpoo1ing大小为2X2,不做填充,步长...
单项选择题若卷积神经网络的某一卷积层的输入是14x14x64,经过128个3x3大小的过滤器,不进行padding,卷积步长为1,那么输出尺寸应为()。 A.14x14x64 B.12x12x64 C.14x14x128 D.12x12x128 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷
将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络,经过一层卷积层(卷积核大小为5*5,步长为1,非全零填充)和一层池化层(池化核大小为2*2,步长为2,全零填充)之后输出的图片尺寸为多少? A.7 B.14 C.16 D.32 点击查看答案 第4题 在卷积神经网络LeNet-5的卷积层C3得到的特征图为16个,上一层的特征图为6个...