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第1题
在卷积神经网络中，最后一层一般是全连接层，在全连接层中我们使用以下哪个函数作为激活函数？（)
A.Softmax函数
B.SoftPlus函数
C.Sigmoid函数
D.Relu函数
第2题
关于卷积神经网络CNN，以下说法错误的是：（）
A.CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。
B.CNN中的池化层用于降低特征图维数，以避免过拟合。
C.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，常用于处理与图像有关的问题。
D.由于卷积核的大小一般是3*3或更大，因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。
第5题
卷积神经网络的第一层中有10个卷积核，每个卷积核尺寸为55，步长为1，不补零，该层的输入图片的维度是224×224×3，那么该层输出的维度是（）。
A.220×220×10
B.220×220×5
C.224×224×10
D.224×224×5
第6题
假设你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7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少（）。
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
