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
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
举一反三
- 在卷积神经网络LeNet-5的卷积层C3得到的特征图为16个，上一层的特征图为6个。则关于这一卷积过程的描述错误的是[img=658x440]1803b2fa207fe99.png[/img] A: C3卷积层中每个特征图只与上一层S2中部分特征图相连接 B: C3卷积层采用多通道16核卷积 C: C3卷积层有16个卷积核，其大小均为5*5，且每个卷积核与上一层的若干特征图相连接 D: C3卷积层有16个卷积核，其大小均为5*5，且每个卷积核与上一层的全部特征图相连接
- 以下参数中，哪个参数不属于卷积神经网络中的超级参数（ ） A: 卷积核的高 B: 卷积填充单元 C: 卷积核内的权重参数 D: 卷积步长
- 卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。
- 有关卷积神经网络的说法哪个是正确的？ 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
- 卷积神经网络中，同一卷积层所有的卷积核大小必须相同