结果1 题目 现有一个两层的卷积神经网络,第一层是常规的卷积层,输入输出的通道数为3和64,卷积核大小为3×3;第二层是分组卷积层(group convolution layer),分为4组,输入输出通道数为64和32,卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为() 相关知识点: 试题来源: 解析 6432 反馈 收藏 ...
百度试题 结果1 题目15×15的图像使用3×3的卷积核进行卷积操作,步长为1,得到图像的尺寸为()。A.12×12B.3×3C.15×15D.13×13 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
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 ...
由于参数个数仅与卷积核大小有关,所以3*3级联卷积核占优势。 计算量对比 输入记为x,为了方便讨论假设padding=0,stride=1。此时卷积计算公式 output =( input – kernel + 2padding) / stride + 1简化为output = input – kernel + 1。 5*5卷积:有(x-5+1)* (x-5+1)个输出点,每个输出点对应5*5次...
在卷积神经网络计算中,已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算,带偏置项,卷积核大小为3*3,输出特征层数目为64,请问卷积层的参数个数为?A.576B.
百度试题 题目用一个3*3的卷积核对一幅三通道彩色图像进行卷积,要学习的参数的哪个数为?() A.27B.9C.28D.10相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
假设特征图的大小为7×7,卷积核大小为3×3,使用Row stationary的方式进行二维卷积设计,假设一个处理单元(PE)只处理一行数据(不存在复用多行的情况),那么需要一个多大的PE阵列(例如5×5的特征图,3×3的卷积核需要3×3的PE阵列;
在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块的一个位置为基准进行滑动,这个基准通常就是卷积核模块的中心。若卷积核为奇数,卷积锚点很好找,自然就是卷积模块中心,但如果卷积核是偶数,这时候就没有办法确定了,让谁是锚点似乎都不怎么好。 上述例子都只包含一个输入通道。实际上,大多数输入图像都有 RGB 3个通道。
若输入图像尺寸为100×100,卷积核尺寸为3×3, 填充为0,步长为1,输出特征图的尺寸是多少A.98×98B.99×99C.100×100D.101×101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.一键将文档转化为在线题库手机刷
假设输入图片尺寸为100×100,卷积核大小为3×3,填充为1,步长为2,那么输出特征图的尺寸:H=10,W=10A.正确B.错误的答案是什么.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.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习