在卷积神经网络(CNN)中,卷积核大小通常较小以降低计算量并提取局部特征。3×3(选项A)是目前最常用的尺寸,因其通过堆叠多层可以在减少参数量的同时保持较大的感受野。5×5(选项B)虽然有时使用,但不如3×3普遍。100×100(选项C)和1024×1024(选项D)尺寸过大,极少被采用。选项完整且A正确。反馈 收藏
假设图像的大小,也就是被卷积对象的大小为nn,卷积核大小为kk,padding的幅度设为(k-1)/2时,卷积后的输出就为(n-k+2*((k-1)/2))/1+1=n,即卷积输出为n*n,保证了卷积前后尺寸不变。但是如果k是偶数的话,(k-1)/2就不是整数了。 (2)更容易找到卷积锚点 在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块...
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
输入10*10的灰度图像,卷积核大小为3*3,步长为1,padding为0,则卷积操作后,输出的大小为A.7*7B.8*8C.9*9D.10*10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,以提高学习效
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:()A.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。B.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得
搜标题 搜题干 搜选项 搜索 单项选择题 图像尺寸32*32,通过stride=1,进行0不变,大小为3*3的卷积核卷积后,结果尺寸成为() A.28×28 B.14×14 C.31×31 D.32×32
搜标题 搜题干 搜选项 搜索 单项选择题 若未在图像边界处填充数字,对一个15×15大小的图像,使用3×3的卷积核,进行一轮步长为3的卷积后,结果图像的大小为___。 A.7×7 B.13×13 C.11×11 D.5×5
输入10*10的灰度图像,卷积核大小为3*3,步长为1,padding为0,则卷积操作后,输出的大小为 A.7*7 B.8*8 C.9*9 D.10*10 暂无答案
登录/注册 Jeffery Jiang 香港理工大学 医疗科技及资讯学系博士在读 论文中看到一个把卷积核大小等于3的方法 | set it to 0 if the Chebyshev distance of token i and j is greater than a threshold τ (τ = 3 in the default setting). ...
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