A.Network in Network
B.相同模块在多个位置复用
C.带填充的池化操作
D.多种不同尺度的卷积核
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A.使用3×3卷积
B.添加分支网络
C.减少卷积核的数量
D.使用1×1卷积
A.采用统一的卷积核和池化运算
B.网络名称简洁明了
C.拥有VGG16和VGG19两种架构,非常灵活
D.易于训练
A.224是偶数,227是奇数
B.题中的尺寸与其公开代码中的尺寸不符
C.将输入图像尺寸设计为227×227×3,则无需填充和向下取整即可得到55×55的特征图
A.增大卷积步长、取消池化操作
B.减少卷积步长、进行池化操作
C.增大卷积步长、进行池化操作
D.减少卷积步长、取消池化操作
A.自适应梯度下降
B.稀疏连接
C.参数可学习
D.稠密连接
A.池化本身没有需要学习的参数
B.池化就是计算整个输入特征中的最大值,没有其他功能
C.池化就是计算整个输入特征的平均值,没有其他功能
若使用个的卷积核,对一张的图像进行卷积运算。其中,填充为p,步幅为s,则输出的结果为()。
A.
B.
C.
D.
A.
B.
C.
D.
A.1024×1024
B.1024
C.1024×3
D.1024×1024×3
A.
B.
C.
D.
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