即:经过两层3 x 3卷积操作,输出的feature map中的每个元素可以看到原图上5 x 5的范围。如下图所示(下图是补充padding的情况,padding=1,stride=1): 当然,如果只用一层卷积层,卷积核大小为5x5,最后输出的feature map也是1 x 1,即:经过一层5 x 5卷积后得到的feature map中每个元素也可以看到原图中5 x 5的...
访存量 = (kh*kw + (oh+kh-1)*(ow+kw-1)) * 4 Bytes,分别为 · kernel: kh*kw· input: (oh+kh-1)*(ow+kw-1) · 计算密度为 我们以一个更具体的例子分析,假如我们让每个 thread 负责计算 4 个 output 的话,则一个warp负责计算 4x32 的 output,以 kernel (3, 3) 为例。则计算密度为 ...
所以,卷积核还能移动(I-K+2P)\S (向下取整)步。再加上本身就处在的位置,所以总共是(I-K+2P)\S(下取整)+1 如果需要保持原来的尺寸:通常S = 1,K = 2P+1, 如padding为0, kernel为1,padding为1,kernel为3 如果需要尺寸减小为原来的一半(DCGAN实现的discriminator有):通常S = 2,K = 2P+2, 如paddi...
题目 卷积神经网络中,输入图片为RGB3个通道,每个通道大小为32x32,即输入大小为32x32x3,单个卷积核大小为5x5x3,卷积核个数为6,步长为1,无补边,则输出的大小为()。 A.27x27x6B.14x14x3C.14x14D.27x27x3 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
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
如何选取合适的卷积核大小? A. 分布范围广--->较小的卷积核,大的感受野 B. 分布范围小--->较小的卷积核,小的感受野 C. 分布范围小--->较大的卷积核,小的感受野 D. 分布范围大--->较小的卷积核,小的感受野 答案: B©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | ...
已知原始图像尺寸为7*7,使用3*3的卷积核进行卷积,不进行填充,步长为1,则卷积后得到的特征图大小为()A.4*4B.6*6C.3*3D.5*5点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 单项选择题 如果要制作一张企业近年来发展历程图,用下面哪种图形效果会更佳? A.流程 B.矩阵 C.关系 D.循环 点击查看答案&解析 单...
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.7×7C.8×8D.9×9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
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
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 ...