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( )。
A、217 x 217 x 3
B、217 x 217 x 8
C、218 x 218 x 5
D、220 x 220 x 7
发布时间：2025-07-09 09:48:10
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答案：C
相关试题
- 1.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( )。
- 2.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.（ ）
- 3.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（ ）
- 4.将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络，经过一层卷积层（卷积核大小为5*5，步长为1，非全零填充）和一层池化层（池化核大小为2*2，步长为2，全零填充）之后输出的图片尺寸为多少？
- 5.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？
- 6.使用（）个级联的3×3卷积核可以获得与7×7卷积核相同的感受野
- 7.卷积神经网络中，输入图片为RGB3个通道，每个通道大小为32x32，即输入大小为32x32x3，单个卷积核大小为5x5x3，卷积核个数为6，步长为1，无补边，则输出的大小为（）。
- 8.卷积层是卷积神经网络的核心
- 9.已知RGB图像的大小为128×128，经过10个3×3的卷积核，步长为1，padding为1的卷积操作后输出的维度为（ ）
- 10.假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12，卷积核的大小为5*5，步长为2，那么Padding的值为（ ）
