更多“输入图像为37×37，经过第一层卷积（卷积核数量为25，每个卷积核大小为5×5，paddding方式为valid，步长为1）和池化层（卷积核大小为3×3，paddding方式为valid，），输出特征…”相关的问题
第1题
输入图片大小为37×37，经过第一层卷积（thenumberoffilters=25，kernelsize=5×5，padding=valid，stride=1），与池化层maxpooling（kernelsize=3×3，padding=valid），输出特征图大小为？（）
A.10×10
B.11×11
C.12×12
D.13×13
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第2题
输入图片大小37×37，经过步长为2，不进行padding，卷积核为55的卷积层后输出特征图大小（）。
A.33×33
B.17×17
C.29×29
D.16×16
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第3题
输入图像为32x32，经过步长为1，不进行padding，卷积核为5x5的卷积层后，得到的特征图尺寸是多少（）。
A.28x28
B.27x27
C.29x29
D.32x32；
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第4题
假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少（）。
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
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第5题
假设一个卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7*7，padding为0， stride 为1，输入图片的维度是224*224*3, 那么输出的维度是多少（）
A.217*217*3
B.217*217*8
C.218*218*5
D.220*220*7
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第6题
卷积神经网络的第一层中有10个卷积核，每个卷积核尺寸为55，步长为1，不补零，该层的输入图片的维度是224×224×3，那么该层输出的维度是（）。
A.220×220×10
B.220×220×5
C.224×224×10
D.224×224×5
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第7题
输入一个32x32的图像,用大小为5x5的卷积核进行做步长为一的卷积计算，输出的图像大小为:（)
A.28x28
B.28x23
C.29×29
D.23x23
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第8题
输入图像已被转换为大小为28×28的矩阵和大小为7×7的步幅为1的核心/滤波器。卷积矩阵的大小是多少（）。
A.22X22
B.21X21
C.28X28
D.7X7
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第9题
在Excel 2003中。在某单元格中输入"-5+6*7"，则按回车键后此单元格显示为（）。
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第10题
假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核，同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少（）。
A.218x218x5
B.217x217x8
C.217x217x3
D.220x220x5
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第11题
假设输入是一个300×300的彩色（RGB）图像，而没有使用卷积神经网络。如果第一个隐藏层有100个神经元，每个神经元与输入层进行全连接，那么这个隐藏层有多少个参数（包括偏置参数）？（）
A.9000001
B.9000100
C.27000001
D.27000100
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题目内容
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