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
举一反三
- 卷积神经网络的结构为“卷积层-池化层-卷积层-池化层-全连接层-全连接层”。
- 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
- 假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12，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
- 假设某卷积层的输入特征图大小为36*32*6，卷积核大小是5*3，通道为20个，步长为1，没有padding，那么得到的特征图大小为？ A: 32*30*20 B: 27*30*20 C: 32*28*6 D: 36*34*20
- 对于32x32x6的输入特征图，使用步长为2，核大小为2的最大池化，请问输出特征图的大小是多少？ A: 16*16*6 B: 32*32*3 C: 16*16*3 D: 32*32*6