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在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是？

在卷积神经网络中，通常导致模型的输入尺寸为固定大小的网络层是全连接层

卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有哪些？

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（）

当构建一个神经网络进行图片的语义分割时,先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得到输出