从结构上看，卷积层是CNN的核心，从输入数据中捕捉局部特征，其特征图计算过程依赖卷积核在输入数据上的滑窗操作，
从结构上看，卷积层是CNN的核心，从输入数据中捕捉局部特征，其特征图计算过程依赖卷积核在输入数据上的滑窗操作，
发布时间：2025-06-05 06:24:05
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：是的。
相关试题
- 1.从结构上看，卷积层是 CNN 的核心，从输入数据中捕捉局部特征，其特征图计算过程依赖卷积核在输入数据上的滑窗操作，
- 2.从结构上看，卷积层是CNN的核心，从输入数据中捕捉局部特征，其特征图计算过程依赖卷积核在输入数据上的滑窗操作，
- 3.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？
- 4.输入数据是27x27x4，卷积核是3x3，步长为1，且采用0填充，卷积核个数是8，则该输出特征图尺寸为（ ）
- 5.CNN中卷积层的作用是什么？A.特征缩放B.特征提取C.数据清洗D.数据提取
- 6.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.（ ）
- 7.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，
- 8.计算过程就是卷积核在输入的图像上进行滑动时，它会将与卷积核对应的图像区域中的元素进行乘法运算，
- 9.CNN网络中可能包含输入层、卷积层、池化层、全连接层。
- 10.在卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是什么？（ ）
