下面关于卷积核大小设置的描述中，正确的是哪个？

A.卷积中的通道数量只能是1或3

B.池化核大小与步长相等

C.Padding时各方向的填充不一定对称

D.卷积核越小，卷积后的结果越抽象

A.采用不同大小的卷积：在开始的卷积层采用大卷积核获得粗略的特征，然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征。

B.采用shortcut等方式，减少特征的损失。

C.增加池化操作。

D.在不同隐层调整卷积核大小。

A.576

B.36928

C.640

D.36864

A.576

B.36928

C.640

D.36864

A.卷积核中的取值在训练过程中不会发生变化。

B.共享权重大大减少了参数的个数，降低了网络的复杂度。

C.增加卷积核的大小和通道的个数，可以提升特征获取的能力，但同时速度可能会降低。

D.卷积核变大会减少网络需要优化的参数。

A.奇数

B.偶数

C.奇数或偶数

D.奇数和偶数

A.局部感知使网络可以提取数据的局部特征，而权值共享大大增加了网络的训练难度

B.通道数量越多，获得的特征就越充分

C.卷积是指对图像的窗口数据和卷积核做内积的操作，在训练过程中卷积核的大小和值不变

D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值，而后者可能对图像边缘的特征获取不足

A.3X7

B.3X5

C.3X4

D.3X3