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假设输入图片尺寸为100×100，卷积核大小为3×3，填充为1，步长为2，那么输出特征图的尺寸：H=10，W=10

输入图片大小为37×37，经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5×5，不做填充，步长为1)，与池化层(Max pooling大小为3×3，不做填充，步长为1)，输出图片再通过一次卷积

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5*5，步长为1，不补零，该层的输入图片的维度是224x224x3，那么该层输出的维度是（）

输入图片大小37*37，经过步长为2，不进行padding,卷积核为5*5的卷积层后输出特征图大小（）。

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？