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[单选题]
假设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7x7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224x224x3，那么该层输出的维度是多少？
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
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A.卷积中的通道数量只能是1或3
B.池化核大小与步长相等
C.Padding时各方向的填充不一定对称
D.卷积核越小，卷积后的结果越抽象
A.卷积矩阵(卷积核)
B.网络层数
C.目标函数
D.输入端和输出端的维数
A.16×16
B.15×15
C.29×29
D.14×14
A.使用较小的卷积，并统一卷积核的大小
B.使用定点计算的神经网络代替浮点运算
C.使用ReLU作为非线性激发函数
D.增加网络的深度
A.卷积神经网络、图形、实例分割
B.卷积神经、网络、图像语义分割
C.CNN图像、语义分割
D.卷积神经网络、图像、语义分割
