题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
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
答案
1
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A.1
B.2
C.3
D.4
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第2题
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
第3题
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
第4题
提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法不包括以下哪些方面？
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。
第6题
关于本节提到的深度卷积神经网路参数表示方法，以下说法正确的是
A.N代表的是输入和输出特征图的batch size
B.H代表卷积核的高度
C.S代表输入特征图的宽度
D.E代表输出特征图的宽度
第8题
下面关于卷积神经网络相关描述中，正确的说法是哪个？
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
