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 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
1*1卷积是大小为1*1的滤波器做卷积操作,不同于2*2、3*3等filter,没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。我们从1*1卷积的两个主要使用来理解其原理和作用。 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和,它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始...
CNN中的卷积层操作与图像处理中的卷积是一样的,都是一个卷积核对图像做自上而下,自左而右的加权和操作,不同指出在于,在传统图像处理中,我们人为指定卷积核,比如Sobel,我们可以提取出来图像的水平边缘和垂直边缘特征。而在CNN中,卷积核的尺寸是人为指定的,但是卷积核内的数全部都是需要不断学习得到的。比如一个...
如何选取合适的卷积核大小? A. 分布范围小--->较大的卷积核,小的感受野 B. 分布范围小--->较小的卷积核,小的感受野 C. 分布范围广--->较小的卷积核,大的感受野 D. 分布范围大--->较小的卷积核,小的感受野 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...