输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为？
A95
B96
C97
D98
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输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride
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输入图片大小为37×37，经过第一层卷积（the number of filters = 25, kernel size 5×5，padding = valid，stride 1），与池化层max p
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输入图片大小为37×37，经过第一层卷积（the number of filters = 25, kernel size 5×5，padding = valid，stride 1），与池化层max p
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s=25，kemelsize=5×5，padding=valid，stride=1）与池化层maxpooling（kernel size=3×3，padding=valid），输出特征图大小为（）。
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卷积层组成的CNN：kernel=3B3，stride=2，padding=SAME。最低层输出100个特征映射（featuremap），中间层200个特征映射，最高层400个特征映射。输入是200