在CNN网络中,图A经过核为3x3,步长为2的卷积层,ReLU激活函数层,BN层,以及一个步长为2,核为22的池化层后,再经过一个33的的卷积层,步长为1,此时的感受野是() 倒推回去: 3x3的的卷积层,步长为1的对应的感受野是3x3 步长为2,核为2x2的池化层 对应的感受野是 6x6 或者 7x7 核为3x3,步长为2的卷积层
4.3.3 卷积层 上QQ阅读APP,阅读体验更流畅 4.3.2 权值共享与特征提取 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 > 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 >
numpy实现神经网络系列 工程地址:https://github.com/yizt/numpy_neuron_network 基础知识 0_1-全连接层、损失函数的反向传播 0_2_1-卷积层的反向传播-单通道、无padding、步长1 0_2_2-卷积层的反向传播-多通道、无padding、步长1 0_2_3-卷积层的反向传播-多通道、无padding、步长不为1 0_2_4-卷积层...
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的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键
3. 卷积后的维度计算, 卷积后的维度,第一个维度:参与卷积样本的数目N, 第二个参数F,表示卷积核的个数, 第三个参数: H_new = int(H-HH + 2*pad) / stride + 1, 第四个参数:W_new = int(W-WW + 2*pad) / stride + 1, 特征图维度W,卷积核维度WW, pad表示补零的层数,stride表示卷积核每次...
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.12×12的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将
分两步走的归一化,第一步肯定是先计算均值和方差,有两种常见方法:(1)利用算术逻辑单元(ALU)并行计算所有通道的均值和方差;(2)芯片设计时就将中均值和方差的计算与卷积计算合并成一条流水线,即硬件上就与卷积层融合(图1)。方法一在均值、方差完成计算后,即利用硬件(如NVIDIA GPU)的扩展结构和单周期指令,并行...
输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为? A. 96 B. $98 C. 95 D. 97
CNN(卷积神经网络)特点1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。应用- 图像识别:如人脸识别、物体检测等。- 视频处理:如动作识别、视频分类等。
输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernelsize5×5,padding1,stride2),pooling(kernelsize3×3,padding0,stride1),又一层卷积(kernelsize3×3,padding1,stride1)之后,输出特征图大小为 A. 95 B. $98 C. 96 D. 97 相关知识点: 试题来源: ...