如果卷积神经网络的输入数据集维度为（10000，128，128，3），表示数据集中图片的高和宽为_______像素，数据集样本总数为_______,每个样本图片有________个通道。

2022-05-27

如果卷积神经网络的输入数据集维度为（10000，128，128，3），表示数据集中图片的高和宽为___像素，数据集样本总数为_,每个样本图片有______个通道。

答案：

128#10000#3

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已知RGB图像的大小为128×128，经过10个3×3的卷积核，步长为1，padding为1的卷积操作后输出的维度为（） A: 127×127×3 B: 127×127×10 C: 128×128×10 D: 128×128×3
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假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？（）
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单字节二进制补码数据的表示范围为：-128~+128
3
卷积神经网络中，输入图片为RGB3个通道，每个通道大小为32x32，即输入大小为32x32x3，单个卷积核大小为5x5x3，卷积核个数为6，步长为1，无补边，则输出的大小为（）。 A: 14x14 B: 14x14x3 C: 27x27x6 D: 27x27x3
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装袋是指通过取样从原始训练数据集中创建m个“新”训练数据集（mbootstrap样本），在每个数据集上训练分类器分类，从m个分类器中获得多数投票。