在本习题中,我们需要设计一个4×4的卷积运算器,其中输入为一个4×4的矩阵和一个4×4的卷积核。具体步骤如下: 1)将输入的矩阵和卷积核展开成16位二进制数; 2)设计一系列乘法器,将矩阵和卷积核的对应元素相乘; 3)设计一系列加法器,将乘法器的输出进行累加得到最终结果。
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供某卷积层输入数据是4*4矩阵,卷积核是3*3,步长为1,输出矩阵是2*2。根据输入矩阵的当前位置(阴影部分),输出矩阵中相应位置处卷积运算的值为( )A.12B.15C.16D.17的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考
卷积核的深度指的是卷积核在输入数据的深度方向上的大小。在图像处理中,通常使用RGB三个颜色通道,因此卷积核的深度应该等于输入数据的通道数。在一些特定的任务中,可以通过增加卷积核的深度来提高模型的表达能力,但这也会增加模型的复杂度和计算量。 卷积核的步长 卷积核的步长决定了输出特征图的大小。较小的步长可...
有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少?() A.39*39*32B.40*40*32C.44*44*16D.29*29*32 参考答案: 进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 单项选择题 所谓心、口...
百度试题 题目有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少?? 44*44*1640*40*3239*39*3229*29*32 相关知识点: 试题来源: 解析 40*40*32
卷积核大小 历史角度 12年AlexNet中用到了一些非常大的卷积核,比如11×11、5×5卷积核,最初认为是,卷积核越大,receptive field(感受野)越大,看到的图片信息越多,因此获得的特征越好。 但是大的卷积核会导致计算量的暴增,不利于模型深度的增加,计算性能也会降低。
CNN中,一般选择有多个卷积核是为了什么?() A.同时提取多个图像的特征B.提取某些图像多个特征C.图像有多个通道D.与多特征无关 点击查看答案进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 单项选择题 神经网络的运行流程是从输入层-->()-->输出层...
卷积核本身是一个可学习的参数矩阵,通常用于图像或数据的空间特征提取。当我们谈论卷积核的“微分阶”时,我们可能是在讨论卷积核在卷积操作中的导数计算,或者是在讨论卷积核的某种数学属性,如它的平滑性或连续性。 在深度学习的上下文中,卷积核的微分通常指的是在反向传播(backpropagation)过程中,如何计算损失函数...
总而言之,卷积核作为CNN中重要的组成部分,通过对输入数据进行卷积运算来提取特征。它具有结构独立性和可学习性,可以针对不同任务进行调整和优化,并在各种领域中广泛应用。 4. 池化层 4.1 定义与目的 池化层是深度学习中一种常见的操作层。它的主要目的是通过降低特征图的维度来减少网络参数数量,并且能够提取出关键特...
光学邻近校正(OPC)系统要求一种精确、快速的方法来预测掩模图形转移到硅圆片的成像结果.基于Gabor的"降解为主波"方法,一个部分相干成像系统可以用相干成像系统的叠加来近似,并用高斯过滤器来模拟光刻胶横向扩散和一些掩模工艺效应,由此提出了一种基于卷积核的精确、快速地用于光刻模拟的稀疏空间点光强计算方法.这种模型...