题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

假设在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7x7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224x224x3，那么该层输出的维度是多少？

A.217x217x3

B.217x217x8

C.218x218x5

D.220x220x7

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第1题

在卷积神经网络中，可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。（）

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第2题

提升卷积核（convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。（）

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第3题

增加卷积核的大小A于改进卷积神经网络的效果是必要的。（）

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第4题

输入序列[2， 4.6，3，5]，一维卷积核[0，1]，步长为1，卷积后的序列为X，则X[1]等于（）。

A.2

B.4

C.6

D.3

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第5题

在卷积神经网络中实施填充是一件十分重要的事情，如果没有填充，边缘区域的像素值基本不会受到卷积层的影响。（）

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第6题

在深度神经网络中，如果是填充后求卷积，图像尺寸保持不变，以下哪些参数是正确的（）。

A.以0填充一圈

B.以1填充一圈

C.步长为1

D.图像尺寸变小

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第7题

卷积神经网络A图像进行卷积计算后，没有办法保证图像的尺寸维持原大小。（）

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第8题

现有一个输入像素的矩阵[[-1，2，-1]，[0，0，0]，[1，2，1]]，现采用非零原始的卷积核对其进行卷积计算，则该卷积计算过程中共有几项元素求和？（）

A.5

B.6

C.7

D.8

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第9题

关于卷积神经网络说法错误的是：

A.卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程

B.模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

C.图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理

D.是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型

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第10题

卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换（旋转、平移、缩放)。（)

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