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在卷积操作过程中计算featuremap的尺寸：设图像大小为300*300，卷积核大小为3*3，卷积窗口移动的步长为1，则featuremaps的大小是（）个元素？

卷积神经网络A图像进行卷积计算后，没有办法保证图像的尺寸维持原大小。

输入 32*32 的图像，用大小 5*5 的卷积核做步长为 1 的卷积计算，输出图像的大小是

如何对featuremaps继续进行卷积操作？通过多通道卷积。假设上一个卷积层已得到3个3X3的featuremaps，3个2x2的卷积核可表示为具有三个通道卷积核立方体，生成一个（）大小的featu

输入32×32的图像，用大小5×5的卷积核做步长为1的卷积计算，输出图像的大小是（）。（难度：★★）