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[单选题]

考察一个由三个卷积层组成的CNN,卷积核大小为3×3,步长为2,paddding方式为SAME。最低层输出100个特征图,中间层输出200个特征图,最高层输出400个特征图。输入为200×300的RGB图像,则总参数量为()。

A.90×3400

B.2800

C.180×200

D.720×400

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更多“考察一个由三个卷积层组成的CNN,卷积核大小为3×3,步长为2,paddding方式为SAME。最低层输出100个特征图,中间层输出200个特征图,最高层输出400个特征图。输入为200×300的RG…”相关的问题

第1题

下列属于CNN关键层的是()。

A.输入层

B.卷积层

C.激活层

D.池化层

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第2题

以下关于卷积神经网络CNN错误的是()

A.卷积神经网络只能处理图像信息

B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一

C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割

D.卷积神经网络不只包含卷积层

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第3题

训练CNN时,GPU显存溢出,此时可以采取什么办法()。

A.减少minibatch大小

B.移除一些卷积层

C.减少图片输入大小

D.增加激活函数

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第4题

假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为1。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.218x218x5

B.217x217x8

C.217x217x3

D.220x220x5

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第5题

卷积神经网络中每层卷积层(convolutional layer)由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到,其作用是()。

A.增强图像

B.简化图像

C.特征提取

D.图像处理

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第6题

卷积神经网络中每层卷积层(Convolutional layer)由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到,其作用是()。

A.增强图像

B.简化图像

C.特征提取

D.图像处理

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第7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8题

卷积层的任务是计算输入数据与卷积核之间的卷积。()
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第9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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第10题

卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN),是一种专门用来处理具有类似()的数据的神经网络。

A.网格结构

B.数组结构

C.序列结构

D.表格结构

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第11题

卷积神经网络的第一层中有10个卷积核,每个卷积核尺寸为55,步长为1,不补零,该层的输入图片的维度是224×224×3,那么该层输出的维度是()。

A.220×220×10

B.220×220×5

C.224×224×10

D.224×224×5

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