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输入图像为32B32，经过步长为1、不进行padding、卷积核为5B5的卷积层后，得到的特征图尺寸是（）。

输入图像为32×32，经过步长为1、不进行padding、卷积核为5×5的卷积层后，得到的特征图尺寸是（）。

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（）。

卷积神经网中,如果输入图像是32×32矩阵,卷积核心是5×5的矩阵,步长为1,那么卷积操作后的特征图是()的矩阵。

输入图像为37B37，经过第一层卷积（thenumberoffilters=25，kernelsize=5B5，padding=Valid，stride=1）与池化层maxpooling（kerne