( ) A. 步长(stride) B. 填充(padding) C. 输入通道数 D. 卷积核尺寸参数(如 3x3、5x5 等) 相关知识点: 试题来源: 解析 D。卷积核尺寸参数直接决定了卷积核的大小,步长决定每次卷积移动的步幅,填充决定在输入周围添加多少零,输入通道数与卷积核的深度有关。
反卷积的步长,填充,核大小,以及膨胀等参数的确定方法 本文讨论,仅限于此图:
一般控制每层实现2倍上采样就行，你可以直接生成32x32的再把图像resize下去或者裁一圈，具体的28这个...
为了保持卷积后特征图的大小与输入时一致,通常来说可以通过填充(Padding)输入特征图的方式实现,也就是把输入的形状变大,这样卷积后的大小便可以与原始输入的特征图保持一致。现在用W来表示输入特征图的宽度,F表示卷积核的宽度,S表示卷积核每移动一次的步长,P表示填充的范围(即多少圈 发布于 2024-05-15 06:48・...
单项选择题输入大小为64X64的黑白图像,卷积核5X5,步长为1,填充方式为“VALID”,卷积后图像尺寸为()A.59B.60C.58D.61点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.单项选择题f =tf.Variable([[2.,5.,4.],[1.,3.,6.]]),tf.reduce_sum(f,axis=1)...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供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.错误的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考试题库练习。一分钟将考试题Word文档/Exce
百度试题 题目将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络,经过一层卷积层(卷积核大小为5*5,步长为1,非全零填充)和一层池化层(池化核大小为2*2,步长为2,全零填充)之后输出的图片尺寸为多少?? 7141632 相关知识点: 试题来源: 解析 14 反馈 收藏 ...
下列说法错误的是__。A.对图像边界不填充,卷积运算后的图像与原图像大小相同B.进行图像卷积运算时,步长等于卷积核的边长n,相当于对图像缩小了n倍C.卷积核一次移动的像素
在做CNN时,输入图片大小为37X37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5X5,不做填充,步长为1),与池化层(MaXPoo1ing大小为3X3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核,每个卷积核的大小为4X4,不做填充,步长为1),与池化层maxpoo1ing(Maxpoo1ing大小为2X2,不做填充,步长...
现有一个32x32大小的图像,通过步长为1,填充p=1,大小为5x5的卷积核卷积后,结果尺寸成为 a, 28x28 b, 30x30 c, 31x31 d, 32x32 查看答案 微信小程序答题 下载app答题 由4l***ld提供 分享 举报 纠错 人工智能深度学习技术_练习题 2022-11-27 共2394道 深度学习1 2024-06-28 共834道 深度学习1 ...