现有一个两层的卷积神经网络，第一层是常规的卷积层，输入输出的通道数为3和64，卷积核大小为3×3；第二层是分组卷积层（group convolution layer）,分为4组，输入输出通道数为64和32，卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为（）
举一反三
- 有一卷积层，输入大小为7*7，卷积核大小为3*3，有3个输入通道，有2个输出通道，则该卷积层的权值（weight）参数个数有________个，偏置（bias）参数有________个。
- 在卷积神经网络计算中，已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算，带偏置项，卷积核大小为3*3，输出特征层数目为64，请问卷积层的参数个数为？ A: 576 B: 36928 C: 640 D: 36864
- 若对一个分辨率为100×100的RGB图像使用卷积神经网络（卷积核的高宽为3×3）进行特征提取，则第一个卷积层的卷积核的个数是多少？ A: 9 B: 10000 C: 3 D: 无法确定
- 将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络，经过一层卷积层（卷积核大小为5*5，步长为1，非全零填充）和一层池化层（池化核大小为2*2，步长为2，全零填充）之后输出的图片尺寸为多少？? 7|14|16|32
- 假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和31*31*64，卷积核大小是5*5，步长为2，那么Padding值为多少？ A: 1 B: 2 C: 3 D: 4