卷积核的数量，可提取出更具多样性的特征，使网络能够学习更复杂的图像模式。特征提取范围受卷积核尺寸大小的影响，
卷积核的数量，可提取出更具多样性的特征，使网络能够学习更复杂的图像模式。特征提取范围受卷积核尺寸大小的影响，
发布时间：2025-05-18 19:13:36
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答案：是的
相关试题
- 1.卷积核的数量，可提取出更具多样性的特征，使网络能够学习更复杂的图像模式。特征提取范围受卷积核尺寸大小的影响，
- 2.每一个卷积核都是由很多个卷积单元组成的，每一个卷积核的大小决定了它能够从输入的图像中提取到多少的特征信息，
- 3.在卷积神经网络中.若输入图像的尺寸为224*224*3.卷积核的尺寸为5*5*3.卷积步长为4.padding为0.则输入图像与该卷积核卷积之后得到的特征图的尺寸为.（ ）
- 4.卷积结果的尺寸通常小于卷积核的尺寸。（ ）
- 5.定卷积核工作方式的参数主要有三个：尺寸、数量和移动步幅。卷积核尺寸决定了它能“看到”多大范围的数据，
- 6.卷积的过程就是特征提取的过程，每一个卷积核代表着一种特征。如果图像中某块区域与某个卷积核的结果越大，那么该区域就越“像”该卷积核。A.正确B.错误
- 7.大的卷积核可以获得大粒度的特征，而小的卷积核可以获得比较局部的图像特征? 错误正确
- 8.有关卷积核的大小对卷积神经网络的影响，哪个说法是正确的？
- 9.在卷积神经网络中，若对尺寸为39*39*10的特征图进行卷积，则可以选择以下哪种尺寸作为卷积核的尺寸为：（ ）
- 10.在图像卷积中，使用多个卷积核可以实现什么功能？（ ）
