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关于卷积核与输入矩阵，正确的是：

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，

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。

下列关于卷积神经网络的说法，正确的是：

输入图像已被转换为大小为28×28的矩阵和大小为7×7的步幅为1的核心/滤波器。卷积矩阵的大小是多少？