)对于65*65*6的输入特征图,用32个5*5的卷积核(过滤器)进行卷积,步长为2,padding值为2,得到的特征图大小是哪个? (单选题) A. 32*32*32 B. 33*33*32 C. 32*32*5 D. 65*65*12
时间: 2024-06-18 13:04:25 浏览: 6
经过卷积计算,得到的特征图大小为33*33*32。具体计算方式为:
- padding值为2,因此输入特征图的大小变为(65+2\*2)*(65+2\*2)*6 = 69*69*6
- 卷积核的大小为5*5,有32个卷积核,因此输出通道数为32
- 步长为2,因此每次卷积后特征图的大小减半
- 经过卷积计算,得到的特征图大小为33*33*32
因此,选项B正确。
相关问题
两个3x3步长为1的卷积核的叠加,其感受野相当与一个5x5的卷积核。
卷积神经网络中,卷积层是其中一个重要的组成部分。在卷积层中,我们会使用卷积核(也就是过滤器)来对输入图片进行卷积操作,从而获得输出图片。其中,每个卷积核的大小和步长都是需要设定的超参。
当我们使用两个3x3步长为1的卷积核进行卷积操作时,可以将其看作是一个5x5的卷积核。这是因为,两个3x3的卷积核的中心像素点距离至多为2,而一个5x5的卷积核的中心像素点距离也是2。因此,两个3x3的卷积核叠加起来所得到的感受野,等效于一个5x5的卷积操作。
感受野的概念是指,在卷积神经网络中,输出图片的每个像素点都可以通过输入图片的一部分像素点进行计算得出。计算得出该像素点需要使用的输入图片的区域,就是该像素点所对应的感受野。
在使用卷积核进行卷积操作时,由于每个卷积核的大小和步长不同,因此每个像素点所对应的感受野也会不同。通过叠加两个3x3的卷积核,我们相当于将其视作一个更大的卷积核,从而扩大了每个像素点的感受野,能够更好地捕捉图像中的特征信息。
identity分支变成3*3的卷积核的卷积核
如果您想将Identity分支变成3x3的卷积核,可以使用以下代码:
```python
from keras.layers import Conv2D
identity = Conv2D(filters=identity_filters, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding='same')(input_tensor)
```
这将创建一个3x3的卷积层,使用和输入张量相同的步长和填充方式,以产生与Identity分支相同的输出形状。请注意,您需要提供Identity分支的输出张量的形状和过滤器数量(即identity_filters)。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)