机器学习卷积与池化
来源:互联网 发布:淘宝店铺招牌素材图 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 04:14
输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为:
A. 95
B. 96
C. 97
D. 98
E. 99
F. 100
正确答案:C (个人算后是C,参考答案后期修正为C了。)
解析:
首先我们应该知道卷积或者池化后大小的计算公式:
其中,padding指的是向外扩展的边缘大小,而stride则是步长,即每次移动的长度。
这样一来就容易多了,首先长宽一般大,所以我们只需要计算一个维度即可,这样,经过第一次卷积后的大小为:
经过第一次池化后的大小为:
经过第二次卷积后的大小为:
最终的结果为97。
阅读全文
0 0
- 机器学习卷积与池化
- 机器学习中的卷积
- 《机器学习有意思! 03》- 深度学习与卷积神经网络
- 卷积神经网络学习--卷积和池化
- 卷积神经网络学习--卷积和池化
- 深度学习之CNN一 卷积与池化
- 深度学习笔记---卷积特征提取与池化
- 机器学习-->深度学习-->卷积神经网络(CNN)
- 深度学习中的卷积与反卷积
- 深度学习中的卷积与反卷积
- 深度学习中的卷积与反卷积
- 机器学习之(七)卷积神经网络
- 机器学习之(七)卷积神经网络
- 机器学习--神经网络算法系列--卷积神经网络
- 机器学习笔记二十二 卷积神经网络
- 李宏毅机器学习课程10~~~卷积神经网络
- 李宏毅《机器学习》卷积神经网络课程笔记
- 机器学习算法之卷积神经网络CNN
- h5+实现手机端的录音,拍照,录像
- leaflet加载地图出现瓦片乱序的问题
- [绍棠] 如何运行github上react native项目
- C#操作Xml:通过XmlDocument读写Xml文档
- 解决页面有EditText时,软键盘自动弹出
- 机器学习卷积与池化
- Sklearn安装
- 【数据库】3数据类型、运算符
- OK Log设计思路
- github建立仓库、上传、更新
- JAVA WEB工程中的web.xml文件
- Delphi中ActionList及Action使用
- 【Oracle】Oracle中chr()的含义
- require中exports和module.exports