题目内容
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[单选题]
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
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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.218x218x5
B.217x217x8
C.217x217x3
D.220x220x5
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
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
