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卷积计算时，卷积核矩阵各元素与所覆盖图像的对应位置元素进行什么操作？

卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，

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。

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。