题目内容

如果一个图片的维度为（32，32，3），通过一个有64个卷积核，每个卷积核大小为3×3，且填充模式为valid（不填充）的卷积层后，输入特征图的维度应为（）

A. （32，32，3）
B. （32，32，64）
C. （30，30，64）
D. （30，30，3）

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如果一个输入特征图维度为（28，28，3），通过一个窗口大小为2×2，步长为2，不填充的池化层后，输出特征图的维度为：（）

A. （14，14，3）
B. （28，28，3）
C. （14，14，1）
D. （7，7，3）

卷积神经网络能够对图像进行特征提取，因为其有两个优秀的特性，分别是（）

A. 运算速度快
B. 卷积核的平移不变性
C. 内存消耗小
D. 能学习空间层次结构

如果卷积神经网络的输入数据集维度为（10000，128，128，3），表示数据集中图片的高和宽为___像素，数据集样本总数为_,每个样本图片有______个通道。

如果某卷积层的配置如下：keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))表示该卷积层有32个卷积核，每个卷积核大小均为3×3，激活函数为relu，输入图片维度为（28，28，1）填充模式为全零填充。

A. 对
B. 错