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第1题
有一个44×44×16的输入，并使用大小为5×5的32个卷积核进行卷积，步长为1，无填充（nopadding），输出是多少？（）
A.393932
B.404032
C.444416
D.292932
第2题
考察一个由三个卷积层组成的CNN，卷积核大小为3×3，步长为2，paddding方式为SAME。最低层输出100个特征图，中间层输出200个特征图，最高层输出400个特征图。输入为200×300的RGB图像，则总参数量为（）。
A.90×3400
B.2800
C.180×200
D.720×400
第5题
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，），输出特征图大小为（）。
A.10×10
B.11×11
C.12×12
D.13×13
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
第8题
为了迎合芯片计算的特点，神经网络算法进行了相应的改造，以下不属于有利于神经网络算法在芯片上运行的改变是（)。
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
第9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
