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[单选题]

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

答案
218x218x5
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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第2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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第3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4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5题

在计算感受野的问题中,当一个输入,如果步长stride为2,经过三层3×3的卷积核,问最后输出的每一个点的感受野的大小为多少?

A.3×3

B.7×7

C.12×12

D.15×15

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第6题

下面关于卷积神经网络相关描述中,正确的说法是哪个?

A.卷积中的通道数量只能是1或3

B.池化核大小与步长相等

C.Padding时各方向的填充不一定对称

D.卷积核越小,卷积后的结果越抽象

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第7题

假设有5个整数以1、2、3、4、5的顺序被压入堆栈,且出栈顺序为3、5、4、2、1,那么为了获得这样的输出,堆栈大小至少为()

A.2

B.3

C.4

D.5

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第8题

提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法不包括以下哪些方面?

A.采用不同大小的卷积:在开始的卷积层采用大卷积核获得粗略的特征,然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征。

B.采用shortcut等方式,减少特征的损失。

C.增加池化操作。

D.在不同隐层调整卷积核大小。

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