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[单选题]

假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7×7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少()。

A.217x217x3

B.217x217x8

C.218x218x5

D.220x220x7

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更多“假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7×7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少()。”相关的问题

第1题

在经典的卷积神经网络模型中,Softma函数是跟在什么隐藏层后面的?()

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.以上都可以

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第2题

在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享?()

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.全连接神经网络

D.感知器

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第3题

为了迎合芯片计算的特点,神经网络算法进行了相应的改造,以下不属于有利于神经网络算法在芯片上运行的改变是()。

A.使用较小的卷积,并统一卷积核的大小

B.使用定点计算的神经网络代替浮点运算

C.使用ReLU作为非线性激发函数

D.增加网络的深度

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第4题

下列哪一项在神经网络中引入了非线性()

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

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第5题

假设你的输入的维度为64x64x16,单个1x1的卷积过滤器含有多少个参数(包括偏差)()

A.2

B.17

C.4097

D.11

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第6题

卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。

A.对

B.错

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第7题

提升卷积核(convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。()
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第8题

深度强化学习是以()为基础的。

A.GPU

B.大数据

C.AI

D.深度卷积神经网络

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第9题

对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题()

A.感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.全连接神经网络

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第10题

卷积神经网络使用的4个关键技术分别是()、()、()和()。

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第11题

下面关于深层网络模型的介绍中,哪个说法是正确的()?

A.在卷积神经网络中,采用平均池化可减小误差,适用于需要突出纹理等特征的场景中

B.ResNet通过增加恒等映射,增加参数从而减少模型优化的难度,实现性能提升

C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量,使模型可以处理任意尺寸的图像

D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

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