有关卷积核的大小对卷积神经网络的影响,哪个说法是正确的?
A、大的卷积核对应的感受野比较大,更容易获得图像的特征;
B、小的卷积核级联的效果等价于大卷积核的效果,但权重等参数会大大减少;
C、过大的卷积核对应大量的参数,卷积神经网络不容易出现过拟合;
D、小的卷积核可以获得图像比较细致的特征,它们组合起来可能降低网络的分类准确率
发布时间:2025-05-12 21:28:54
A、大的卷积核对应的感受野比较大,更容易获得图像的特征;
B、小的卷积核级联的效果等价于大卷积核的效果,但权重等参数会大大减少;
C、过大的卷积核对应大量的参数,卷积神经网络不容易出现过拟合;
D、小的卷积核可以获得图像比较细致的特征,它们组合起来可能降低网络的分类准确率