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[主观题]

6、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224x224x3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*5 B、217*217*8 C、217*217*3 D、220*220*5

答案
A
更多“6、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224x224x3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…”相关的问题

第1题

假设有5个大小为7x7、步长(S)为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3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.220x220x5

B.218x218x5

C.217x217x8

D.217x217x3

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第2题

假设有5个大小为7x7、步长(S)为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3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.220x220x5

B.218x218x5

C.217x217x8

D.217x217x3

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第3题

假设有5个大小为7x7、步长(S)为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3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.220x220x5

B.218x218x5

C.217x217x8

D.217x217x3

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第4题

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()
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第5题

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.5×5

B.7×7

C.8×8

D.9×9

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第6题

10、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.27x27x3

B.14x14x3

C.14x14

D.27x27x6

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第7题

假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少?

A.4

B.2

C.1

D.3

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第8题

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.576

B.36928

C.640

D.36864

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第9题

11、假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少?

A.1

B.2

C.3

D.4

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