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A.903400
B.2800
C.180200
D.720400
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考察一个由三个卷积层组成的CNN，卷积核大小为3×3，步长为2，paddding方式为SAME。最低层输出100个特征图，中间层输出200个特征图，最高层输出400个特征图。输入为200×300的RGB图像，则总参数量为（）。
A.90×3400
B.2800
C.180×200
D.720×400
A.卷积神经网络只能处理图像信息
B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一
C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割
D.卷积神经网络不只包含卷积层
A.增强图像
B.简化图像
C.特征提取
D.图像处理
卷积神经网络中每层卷积层（convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是（）。
A.增强图像
B.简化图像
C.特征提取
D.图像处理
A.卷积神经网络、图形、实例分割
B.卷积神经、网络、图像语义分割
C.CNN图像、语义分割
D.卷积神经网络、图像、语义分割
设V和W都是数域F上的向量空间，且dimV=n。令σ是V到W的一个线性映射。我们如此选取V的一个基：α1，···，αs，αs+1，...，αn，使得α1，···，αs是Ker(σ)的一个基。证明：(i)σ(αs+1)，...，σ(αn)组成Im(σ)的一个基；
(ii)dim Ker(σ)+dim Im(σ)=n。
