在做CNN时，输入图片大小为37×37，经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5×5，不做填充，步长为1)，与池化层(Max pooling大小为3×3，不做填充，步长为1)，输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核, 每个卷积核的大小为 4×4，不做填充，步长为1)，与池化层max pooling(Max pooling大小为2×2，不做填充，步长为1)，最终输出特征图大小为(____)。

单选题

输入图片大小37*37，经过步长为2，不进行padding,卷积核为5*5的卷积层后输出特征图大小（）。

答案解析

单选题

在做CNN时，输入图片大小为37×37，经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5×5，不做填充，步长为1)，与池化层(Max pooling大小为3×3，不做填充，步长为1)，输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核, 每个卷积核的大小为 4×4，不做填充，步长为1)，与池化层max pooling(Max pooling大小为2×2，不做填充，步长为1)，最终输出特征图大小为(____)。

答案解析

单选题

输入图片大小为37×37，经过第一层卷积（the number of filters = 25, kernel size 5×5，padding = valid，stride 1），与池化层max pooling（kernel size 3×3，padding = valid），输出特征图大小为?（）

答案解析