若对一个分辨率为100×100的RGB图像使用卷积神经网络（卷积核的高宽为3×3）进行特征提取，则第一个卷积层的卷积核的个数是多少？
A: 9
B: 10000
C: 3
D: 无法确定
A: 9
B: 10000
C: 3
D: 无法确定
举一反三
- 现有一个两层的卷积神经网络，第一层是常规的卷积层，输入输出的通道数为3和64，卷积核大小为3×3；第二层是分组卷积层（group convolution layer）,分为4组，输入输出通道数为64和32，卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为（）
- 有一卷积层，输入大小为7*7，卷积核大小为3*3，有3个输入通道，有2个输出通道，则该卷积层的权值（weight）参数个数有________个，偏置（bias）参数有________个。
- 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？ A: 576 B: 36928 C: 640 D: 36864
- 卷积神经网络中某一层使用的He权重初始化与以下哪些参数有关？ A: 卷积核的高 B: 卷积核的宽 C: 前一层特征图的大小 D: 卷积核的个数
- 下列对于卷积神经网络的描述，错误的是______。 A: 卷积神经网络同时具备全连接神经网络和卷积运算的特点 B: 卷积神经网络是一种前馈型神经网络 C: 每个卷积层可包含多个卷积核来进行特征提取 D: 卷积神经网络的特征提取阶段包括卷积层和池化层