更多“2、卷积神经网络中，原始图像大小为32x32，卷积核大小为3x3，步长（stride）为2，补边（padding）为0，则卷积结果大小为（）”相关的问题
第1题
10、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（）。
A.27x27x3
B.14x14x3
C.14x14
D.27x27x6
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第2题
假如步长为2，原始图片尺寸为[7,7]，卷积核大小为[3,3]，在不考虑0填充的条件下，卷积之后图像大小为（）
A.[3,3]
B.[4,4]
C.[5,5]
D.[2,2]
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第3题
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？
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第4题
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（）。
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第5题
在神经网络模型VggNet中，使用两个级联的卷积核大小为3×3，stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层，如果将stride设置为2，则此时感受野为
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第6题
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，卷积核大小是5*5，步长为2，那么Padding值为多少？
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第7题
假设卷积神经网络某隐层的特征图大小是17*17*8，其中8是通道数，使用大小为3*3的12个卷积核，步长为2，没有padding对此隐层进行操作，得到的特征图大小是？
A.8*8*12
B.8*8*8
C.14*14*12
D.14*14*8
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