如果有 100 个卷积核，每个卷积核的大小是 10*10 ，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量?
选项：
A: 1K
B: 100K
C: 10K
D: 100
发布时间：2024-06-03 16:14:59
请在 下方输入 要搜索的题目：
如果有 100 个卷积核，每个卷积核的大小是 10*10 ，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量?
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.如果有100个卷积核，每个卷积核的大小是10x10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量？ 选项： A:100 B:100k C:10k D:1K
- 2.如果有 100 个卷积核，每个卷积核的大小是 10x10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一 项是正确的参数量 选项： A:A 100 B:B 100K C:C 10K D:D 1K
- 3.如果有 100 个卷积核，每个卷积核的大小是 10x10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项[br][/br]是正确的参数量 选项： A、100 B、100K C、10K D、1K
- 4.如果有100个卷积核,每个卷积核的大小是10x10,在不考虑偏置的情况下,以下哪一项是正确的参数量copy 选项： A、100K B、100 C、10K D、1K
- 5.108/651如果有100个卷积核，每个卷积核的大小是10x10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量 选项： A: 100 B: 100K C: 10K D: 1K
- 6.104.如果有 100 个卷积核, 每个卷积核的大小是 10x10,在不考虑偏置的情况下, 以下哪一 项是正确的参数量 选项： A:100 B:100K C:10K D:1K
- 7.如果有100个卷积核，每人卷积核的大小是10x10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量 选项： A:100 B:100K C:10K D:1K
- 8.如果有 100 个卷积核， 每个卷积核的大小是 10x10，在不考虑偏置的情况下， 以下哪一 项是正确的参数量 选项： A:100 B:100K C: D:1K
-
9.如果有100个卷积核，每个卷积核的大小是10×10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量 选项： A:
100
B:100K
C:10K
D:1K
- 10.单选题 132/511. 如果有 100 个卷积核，每个卷积核的大小是 10x10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一 项是正确的参数量 选项： A:100 B:100K C:10K D:1K
-
11.如果有100个卷积核，每个卷积核的大小是10x10,在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量 选项： A:
100
B:100K
C:10K
D:1K
- 12.71.如果有100个卷积核，每个卷积核的大小是10x10，在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量 选项： A:A.100 B:B.100K C:C.10K D:D.1K
- 13.下面有关卷积神经网络的说法正确的是哪个？选项： A:卷积核越大越好; B:不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核; C:在卷积层之前使用池化操作，可以减少卷积层参数量; D:类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量
- 14.在使用padding时，输出特征图的大小与哪些参数有关？ 选项： A: 输入特征图大小、卷积核大小、padding大小 B: 输入特征图大小、卷积核大小、步幅大小 C: 卷积核大小、步幅大小、padding大小 D: 输入特征图大小、卷积核大小、步幅大小、padding大小
- 15.输入10*10的灰度图像，卷积核大小为3*3，步长为1，padding为0，则卷积操作后，输出的大小为选项： A:7*7; B:8*8; C:9*9; D:10*10
- 16.卷积运算中，下列一项处理图像边缘的像素点的方法是错误的？选项： A:根据卷积核的大小，忽略图像周围一圈的像素; B:根据卷积核的大小，在图像周围先填充一圈纯黑或纯白然后进行卷积运算; C:根据卷积核的大小，在图像边缘新增一圈像素点并根据图像边缘的像素进行插值; D:在图像边缘进行卷积运算的时候，调整卷积核的大小
- 17.在卷积神经网络中，若输入图像的尺寸为224*224*3，卷积核的尺寸为5*5*3，卷积步长为4，padding为0，则输入图像与10个该类型的卷积核卷积之后得到的特征图的尺寸为：（ ） 选项： A:53*53*10 B:54*54*3 C:54*54*10 D:54*54*1
- 18.在卷积神经网络计算中，已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算，带偏置项，卷积核大小为3*3，输出特征层数目为64，请问卷积层的参数个数为？选项： A:576; B:36928; C:640; D:36864
- 19.关于卷积核，下列说法错误的是______。 选项： A、卷积核又称为卷积模板或卷积窗口 B、卷积核的尺寸决定了卷积运算的范围 C、卷积核中的数字代表该点与其周围点的像素值 D、卷积核的边长尺寸应是一个奇数，以确保中心点的存在
- 20.对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确的是哪个？选项： A:卷积核只能选择3、5、7等奇数值。; B:卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。; C:卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。; D:卷积核越大，越容易提取细节特征
- 21.对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确的是哪个？ 选项： A:卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。 B:卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。 C:卷积核越大，越容易提取细节特征 D:卷积核只能选择3、5、7等奇数值。
- 22.100.输入32*32的图像，用大小5*5的卷积核做步长为1的卷积计算，输出图像的大小是 A.28*23;;B.28*28;;C.29*29;;D.23*23
- 23.卷积神经网络的参数在（ ）中选项： A:池化核 B:卷积核 C:卷积核和全连接层 D:激活函数
- 24.空洞卷积也叫扩张卷积，在保持参数个数不变的情况下增大了卷积核的感受野。 选项：A、正确B、错误
- 25.提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法包括以下哪些方面？选项： A:采用不同大小的卷积：在开始的卷积层采用大卷积核获得粗大的特征，然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征; B:同一隐层组合不同大小的卷积核函数; C:采用shortcut等方式，随着网络层次的加深，减少特征的损失; D:多增加池化操作
- 26.下列哪一项不属于图像卷积运算的过程选项： A:卷积核中心依次覆盖在图像上的每一个像素点上进行运算; B:将卷积核的值直接与其覆盖的像素灰度值相乘并累加作为卷积核中心当前覆盖点; C:将卷积核覆盖上图像做运算前，要先将卷积核旋转180度; D:卷积运算每一个步骤得到的值要存储新开的内存中，不能直接在原图上进行修改
