更多“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?”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
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?
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第4题
假设特征图的大小为7X7,卷积核大小为3X3,使用Row stationary的方式进行二维卷积设计,假设一个处理单元(PE)只处理一行数据(不存在复用多行的情况),那么需要一个多大的PE阵列(例如5X5的特征图,3X3的卷积核需要3X3的PE阵列)
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第5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?
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第6题
假设某卷积层的输入特征图大小为36*32*6,卷积核大小是5*3,通道为20个,步长为1,没有padding,那么得到的特征图大小为?
A.32*30*20
B.27*30*20
C.32*28*6
D.36*34*20
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第7题
有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少?
A.29*29*32
B.39*39*32
C.44*44*16
D.40*40*32
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