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[单选题]

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

答案
参考解: 由于卷集核的大小为 2*2 ,故卷积后得到的特征图大小为 3*3 ,该特征图中个元素的大小为: 故所得输出特征图 0.32 0.16 0.96 0 1.44 2.56 2.56 0.96 0.8
更多“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?”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

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

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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第5题

典型卷积神经网络LeNet-5的结构包括输入层、采样层、卷积层、输出层和

A.全连接层

B.隐藏层

C.汇聚层

D.卷积核

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第6题

关于本节提到的深度卷积神经网路参数表示方法,以下说法正确的是

A.N代表的是输入和输出特征图的batch size

B.H代表卷积核的高度

C.S代表输入特征图的宽度

D.E代表输出特征图的宽度

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第7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8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9题

反卷积层的原理是首先将填充原特征图中的特征点,之后使用卷积核在原特征图上滑动由此得到更大的特征图
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第10题

假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成0~9和英文字母(不区分大小写)的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()。

A.36

B.62

C.10

D.26

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