循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是（）。

单选题

循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是（）。

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判断题

当构建一个神经网络进行图片的语义分割时,先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得到输出

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判断题

（ ）假设在ImageNet 数据集（对象识别数据集）上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。

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判断题

双向循环神经网络对输入数据进行正向和反向两次处理，再合并结果。

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判断题

一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络

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