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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
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-06-10 14:40:55
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1.
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
2.
经过卷积操作之后得到的特征图的尺寸与以下哪些因素有关( )
3.
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?
4.
大的卷积核可以获得大粒度的特征,而小的卷积核可以获得比较局部的图像特征? 错误正确
5.
在卷积神经网络中.若输入图像的尺寸为224*224*3.卷积核的尺寸为5*5*3.卷积步长为4.padding为0.则输入图像与该卷积核卷积之后得到的特征图的尺寸为.( )
6.
从结构上看,卷积层是 CNN 的核心,从输入数据中捕捉局部特征,其特征图计算过程依赖卷积核在输入数据上的滑窗操作,
7.
从结构上看,卷积层是CNN的核心,从输入数据中捕捉局部特征,其特征图计算过程依赖卷积核在输入数据上的滑窗操作,
8.
输入数据是27x27x4,卷积核是3x3,步长为1,且采用0填充,卷积核个数是8,则该输出特征图尺寸为( )
9.
卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成,卷积层负责A输入进行扫描以生成更抽象的特征表示,池化层A这些特征表示进行过滤,保留最关键的特征信息
10.
卷积神经网络的卷积层又称为下采样层,其作用是使特征图变小,简化网络计算复杂度,并且对特征进行压缩,从而提取主要特征。
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