在做CNN时，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层(有100个卷积核, 每个卷积核的大小为 4×4，不做填充，步长为1)，与池化层max pooling(Max pooling大小为2×2，不做填充，步长为1)，最终输出特征图大小为(____)。
A2×2
B3×3
C4×4
D5×5
相关试题
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在做CNN时，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
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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（）。
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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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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
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输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernelsize5×5，padding1，stride2），pooling（kernelsize3×3，padding0，stride1），又一层