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.5×5B.
在做CNN时,输入图片大小为37×37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5×5,不做填充,步长为1),与池化层(Max pooling大小为3×3,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 4×4,不做填充,步长为1),与池化层max pooling(Max pooling大小为2×2,...
在计算感受野的问题中,当一个输入,如果步长stride为2,经过三层3×3的卷积核,问最后输出的每一个点的感受野的大小为多少?A.15×15B.3×3C.7×7D.12×
题目 假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224×224×3的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少? A.218×218×5B.217×217×8C.217×217×3D.220×220×5 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
近因历周离果据学然力率具类出假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224×224×3的数据,那么
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 ...