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
A: 14x14
B: 14x14x3
C: 27x27x6
D: 27x27x3
C
举一反三
- 假设某卷积层的输入特征图大小为36*32*6，卷积核大小是5*3，通道为20个，步长为1，没有padding，那么得到的特征图大小为？ A: 32*30*20 B: 27*30*20 C: 32*28*6 D: 36*34*20
- 224x224x3 的图像数据，不做周边填充，经过 3x3 大小、步长为 2、深度为 64 的卷积核集合，输出的数据维度是 A: 110 x 110 x 3 B: 110 x 110 x 64 C: 111 x 111 x 3 D: 111 x 111 x 64
- 下面程序的输出结果是( )for(y=1;y<;10;)y=((x=3*y,x+1),x-1);printf("x=%d,y=%d",x,y); A: x=27,y=27 B: x=12,y=13 C: x=15,y=14 D: x=y=27
- 若要将一个长度为N=16的序列x(n)重新位倒序,作为某一FFT算法的输入,则位倒序后序列的样本序号为( )。 A: x(15), x(14), x(13), x(12), x(11), x(10), x(9), x(8), x(7), x(6),<br/>x(5), x(4), x(3), x(2), x(1), x(0) B: x(0), x(4), x(2), x(6), x(1), x(5), x(3), x(7), x(8), x(12), x(10),<br/>x(14), x(9), x(13), x(11), x(15) C: x(0), x(2), x(4), x(6), x(8), x(10), x(12), x(14), x(1), x(3), x(5),<br/>x(7), x(9), x(11), x(13), x(15) D: x(0), x(8), x(4), x(12), x(2), x(10), x(6), x(14), x(1), x(9), x(5),<br/>x(13), x(3), x(11), x(7), x(15)
- X为随机变量，E（X）=-1，D（X）=3，则E{3（X^2）+20}=（）？ A: 18 B: 9 C: 30 D: 32
内容
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如下代码可以实现当输入6的时候输出x>5,输入4的时候输出 3<x<=5,输入1的时候输出x<=3 x = int(input()) if x>5: print("x>5") elif x>3: print("3<x<=5") print("x<=3")
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将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络，经过一层卷积层（卷积核大小为5*5，步长为1，非全零填充）和一层池化层（池化核大小为2*2，步长为2，全零填充）之后输出的图片尺寸为多少？? 7|14|16|32
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假设有一幅4列4行的数字图像（左图），邻域窗口大小为3列3行，经多样性统计之后，右图中的B应分别为何值：2 5 3 4 x x x x4 3 1 2 x x B x6 7 5 3 x x x x1 3 5 4 x x x x A: 3 B: 4 C: 5 D: 6
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下面程序段的运行结果是____。 A: x=27,y=27 B: x=y=27 C: x=12,y=13 D: x=15,y=14
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采用基2时间抽取FFT算法流图计算8点序列的DFT，第一级的数据顺序为 A: x[0],x[2],x[4],x[6],x[1],x[3],x[5],x[7] B: x[0],x[1],x[2],x[3],x[4],x[5],x[6],x[7] C: x[0],x[4],x[2],x[6],x[1],x[5],x[3],x[7] D: x[0],x[2],x[1],x[3],x[4],x[6],x[5],x[7]