2025年牛客网专项练习-机器学习

牛客网专项练习-机器学习1 输入图片大小为 200 200 依次经过一层卷积 kernel size 5 5 padding 1 stride 2 pooling kernel size 3 3 padding 0 stride 1 又一层卷积

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1.输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为:97

解答:根据公式:

第一层卷积:(200-5+2*1)/2+1 为99.5,向下取整为 99

接着池化:(99-3+2*0)/1+1 为97

第二层卷积:(97-3+2*1)/1+1 为97 

当stride为1的时候,当kernel为 3 padding为1或者kernel为5 padding为2 ,卷积前后尺寸不变。

计算GoogLeNet全过程的尺寸也一样。

2.

深度学习是当前很热门的机器学习算法。在深度学习中,涉及到大量矩阵相乘,现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m*n,n*p,p*q,且m<n<p<q,以下计算顺序效率最高的是:(A) 正确答案: A   

A.(AB)C
讯享网
讯享网B.A(BC)
C.(AC)B
讯享网D.所有效率都相同

解答:首先,根据简单的矩阵知识,因为 A*B , A 的列数必须和 B 的行数相等。因此,可排除C 选项,D选项也明显可以排除。

然后,再看 A 、 B 选项。在 A 选项中, m*n 的矩阵 A 和 n*p 的矩阵 B 的乘积,得到 m*p 的矩阵 A*B ,而 A*B 的每个元素需要 n 次乘法和 n-1 次加法,忽略加法,共需要 m*n*p 次乘法运算。则同样情况分析 A*B 之后再乘以 C 时的情况,共需要 m*p*q次乘法运算。因此,A 选项的(AB)C 需要的乘法次数是 m*n*p+m*p*q 。同理分析, B选项的 A (BC)需要的乘法次数是 n*p*q+m*n*q 。

这里可以举个例子试下:令m=1,n=2,p=3,q=4,A*B需要完成2=n次乘法,1=n-1次加法。

由于 m*n*p< m*n*q , m*p*q<n*p*q ,显然 A运算次数更少,故选A。

 

 

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