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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

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77，padding为0， stride 为1，输入图片的维度是224224*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

答案

C、218*218*5

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更多“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…”相关的问题

第1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2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3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4题

假设我们已经在ImageNet数据集（物体识别）上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗（）。

A.对的

B.不知道

C.看情况

D.不对

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第5题

卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换（旋转、平移、缩放），这个表述正确吗（）。

A.对的

B.不知道

C.看情况

D.不对

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第6题

构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。下列哪一种架构有反馈连接（）。

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.限制玻尔兹曼机

D.都不是

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第7题

对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题（）。

A.循环神经网络

B.感知机

C.多层感知机

D.卷积神经网络

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第8题

以下关于卷积神经网络CNN错误的是（）

A.卷积神经网络只能处理图像信息

B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一

C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割

D.卷积神经网络不只包含卷积层

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第9题

卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。

A.对

B.错

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第10题

提升卷积核（convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。（）

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第11题

以下哪层是卷积神经网络的组成部分（）。

A.卷积层

B.中间层

C.池化层

D.全连接层

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