百度试题 结果1 题目在神经网络模型VggNet中,使用两个级联的卷积核大小为3×3,stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层,如果将stride设置为2,则此时感受野为 A. 7×7 B. 9×9 C. 5×5 D. 8×8 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
5*5卷积核替换为两个级联3*3卷积核在参数和计算量上的影响 大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野,但也意味着更多的参数,比如5x5卷积核参数(仅考虑w不考虑b)是3x3卷积核的(5*5+1)/(3*3+1)=2.6倍。为此,《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》的作者提出可以用2个连续的3x3卷积层(st...
两个3x3卷积核替代一个5x5卷积核 技术标签:Deep Learning卷积 查看原文 VGG简单总结 1VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(11×;11,7×;7,5×;5)(11\times...\times33×;3卷积层。这样我们就可以用两个3×;33\times33×;3卷积级联(叠加)起来代替一个5×;...
2个3乘3等于5乘5
AlexNet由Alex Krizhevsky和Geoffrey Hinton 于2012年提出,夺得2012年ImageNet比赛的冠军,top5预测的错误率为16.4%,远超第一名。AlexNet采用8层的神经网络,5个卷积层和3个全连接层(3个卷积层后面加了最大池化层),包含6亿3000万个链接,6000万个 参数和65万个神经元。
有关VGG网络的说法,以下哪个说法是错误的?? 卷积层与池化层是一一配对的多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿使用不同数量的卷积核拼成模块,同一模
Karen等[4]在AlexNet的基础上使用更小尺寸的卷积核级联替代大卷积核,提出了VGG网络。虽然VGG网络层数和参数都比AlexNet多,但得益于更深的网络和较小的卷积核尺寸,使之具有隐式规则作用,只需很少的迭代次数就能达到收敛目的。 复杂的网络结构能表达更高维的抽象特征。然而,随着网络层数增加,参数量也急剧增加,导致过...
卷积神经网络通过实验,通过输入层呈现一灰色图像,该图像尺寸被设定成28×28的PNG格式,这里我们以图像框架图得到双线性差值,用来处理图像及原视频中的影像,将框架图的卷积核设定为5×5的尺寸,子采样系数控制值为0.25,采用SGD迭代200次,样本数量50个进行设定,一次误差反向传播实现批量处理,进行权值调整。实验采用交叉验证...
以3个3*3的级联卷积代替1个7*7的卷积为例:可以减少7*7-3*3*3=22个参数,减少了45%的参数。 以2个3*3的级联卷积代替1个5*5的卷积为例:可以减少5*5-2*3*3=7个参数,减少了28%的参数。 优势三: 减少了计算量 以3个3*3的级联卷积代替1个7*7的卷积为例:可以减少7*7*L-3*3*3*L=22*L次计...
原文:Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最好真的没有;当别人说