VGG使用3*3卷积核的优势是什么?
参考回答：
2个33的卷积核串联和55的卷积核有相同的感知野,前者拥有更少的参数。多个3*3的卷积核比一个较大尺寸的卷积核有更多层的非线性函数,增加了非线性表达,使判决函数更具有判决性。
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本文向大家介绍为什么卷积核一般都是3*3而不是更大？相关面试题，主要包含被问及为什么卷积核一般都是3*3而不是更大？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 主要有这2点原因： 第一，相对于用较大的卷积核，使用多个较小的卷积核可以获得相同的感受野和能获得更多的特征信息，同时使用小的卷积核参数更少，计算量更小。 第二：你可以使用更多的激活函数，有更多的非线性，使得在你的CNN模型中的判决函数有更有
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本文向大家介绍使用vuex的优势是什么？相关面试题，主要包含被问及使用vuex的优势是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 其实vuex中的所有功能都能够通过其他的方式进行实现，只不过vuex对这些方法进行了整合处理，使用起来更加便捷，同时也便于维护。全局状态变量的统一管理，有这么个中介你找不找他呢？
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本文向大家介绍什么是卷积？相关面试题，主要包含被问及什么是卷积？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。
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本文向大家介绍卷积神经网络的卷积是什么意思？ 相关面试题，主要包含被问及卷积神经网络的卷积是什么意思？ 时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源
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下午好在第一阶段，在卷积神经网络（输入层）的输入上，我们接收一个源图像（因此是手写英文字母的图像）。首先，我们使用一个从左到右的nxn窗口来扫描图像并在内核（卷积矩阵）上乘法来构建特征映射？但没有人写过内核应该具有什么样的精确值（换句话说，我应该将从n*n窗口检索到的数据相乘到什么样的内核值）。是否适合在这个用于边缘检测的卷积核上乘以数据？有许多卷积核（浮雕、高斯滤波器、边缘检测、角度检测等）？但
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本文向大家介绍AJAX的优势是什么？相关面试题，主要包含被问及AJAX的优势是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 ajax是异步传输技术，可以通过javascript实现，也可以通过JQuery框架实现，实现局部刷新，减轻了服务器的压力，也提高了用户体验。