人工智能考試試題及答案

人工智能考試試題及答案

1、GOOgle認(rèn)為，響應(yīng)時間每延遲0.5s,查詢數(shù)將會減少（）

A、0.05

B、0.1

C、0.15

D、$0.20

答案：D

2、在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，誤差后向傳播（BP算法）將誤差從輸出端向輸入

端進(jìn)行傳輸?shù)倪^程中，算法會調(diào)整前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的什么參數(shù)

A、輸入數(shù)據(jù)大小

B、神經(jīng)元和神經(jīng)元之間連接有無

C、相鄰層神經(jīng)元和神經(jīng)元之間的連接權(quán)重

D、同一層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重

答案：C

3、如果將數(shù)據(jù)科學(xué)比喻成“鷹”，那么，理論基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)計(jì)算、

數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)相當(dāng)于“鷹”的O

A、翅膀

B、腳

C、軀體

D、頭腦

答案：C

4、以下關(guān)于回歸算法描述中不正確的是

A、最小二乘法可以求解線性回歸問題

B、梯度下降法可以求解線性回歸問題

C、利用最小二乘法求解線性回歸問題可能會出現(xiàn)局部最優(yōu)解

D、學(xué)習(xí)率是梯度下降法的重要參數(shù)

答案：C

5、添加用戶時使用參數(shù)（）可以指定用戶目錄。

A、-d

B、-p

C、-U

D、-C

答案：A

6、下屬模型是一階段網(wǎng)絡(luò)的是O

A、Y0L0v2

B、rcnn

C、fast-rcnn

D、faster-rcnn

答案：A

7、一條規(guī)則形如：，其中“一”右邊的部分稱為（一）

A、規(guī)則長度

B、規(guī)則頭

C、布爾表達(dá)式

D、規(guī)則體

答案：D

8、下面關(guān)于隨機(jī)森林和集成學(xué)習(xí)的說法，正確的是O

A、隨機(jī)森林只能用于解決分類問題

B、集成學(xué)習(xí)通過構(gòu)建多個模型，并將各個模型的結(jié)果使用求平均數(shù)的方法

集成起來，作為最終的預(yù)測結(jié)果，提高分類問題的準(zhǔn)確率

C、隨機(jī)森林由隨機(jī)數(shù)量的決策樹組成

D、隨機(jī)森林的弱分類器（基分類器）的特征選擇不是隨機(jī)的

答案：B

9、關(guān)于Python中的復(fù)數(shù)，下列說法錯誤的是（）

A、表是復(fù)數(shù)的語法是real+imagej

B、實(shí)部和虛部都是浮點(diǎn)數(shù)

C、虛部必須后綴j,且必須小寫

D、方法Ce）njugate返回復(fù)數(shù)的共枕復(fù)數(shù)

答案：C

10、對于k折交叉驗(yàn)證，以下對k的說法正確的是？

A、k越大，不一定越好，選擇大的k會加大評估時間

B、選擇更大的k,就會有更小的bias（因?yàn)橛?xùn)練集更加接近總數(shù)據(jù)集）

C、在選擇k時，要最小化數(shù)據(jù)集之間的方差

D、以上所有

答案：D

11、frompandasimportDataFranle這個語句的含義是。

A、從DataFrame類導(dǎo)入pandas類

B、從pandas庫導(dǎo)入DataFrame類

C、從PandaS庫導(dǎo)入DataFrame庫

D、從DataFrame庫導(dǎo)入pandas類

答案：B

12、以下關(guān)于最大似然估計(jì)MLE的說法正確的是

A、MLE中加入了模型參數(shù)本身的概率分布

B、MLE認(rèn)為模型參數(shù)本身概率是不均勻的

C、MLE體現(xiàn)了貝葉斯認(rèn)為參數(shù)也是隨機(jī)變量的觀點(diǎn)

D、MLE是指找出一組參數(shù)，使得模型產(chǎn)生出觀測數(shù)據(jù)的概率最大

答案：D

13、第三次工業(yè)革命的地點(diǎn)是

A、英國倫敦

B、美國硅谷

C、德國漢諾威

D、美國辛辛那提農(nóng)場

答案：B

14、下述字符串格式化語法正確的是？

A、GNU,sNot%d%%,%'UNIX'

B、GNU?,sNot%d%%"%'UNIX"

C、GNU,sNot%s%%,%,UNIX,

D、GNU?,sNot%s%%,%,UNIX'

答案：D

15、下列哪項(xiàng)不屬于集成學(xué)習(xí)

A、隨機(jī)森林

B、Adaboost

C、kNN

D、XGBoost

答案：C

16、LSTM是一種什么網(wǎng)絡(luò)?

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)

B、前饋神經(jīng)網(wǎng)

C、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)

D、李生網(wǎng)絡(luò)

答案：C

17、在以下模型中，訓(xùn)練集不需要標(biāo)注信息的是0

A、k-means

B、線性回歸

C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D、決策樹

答案：A

18、（）是人以自然語言同計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互的綜合性技術(shù)，結(jié)合了語言學(xué)、

心理學(xué)、工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)等領(lǐng)域的知識。

A、語音交互

B、情感交互

C、體感交互

D、腦機(jī)交互

答案：A

19、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有分類、估計(jì)、（）、關(guān)聯(lián)分析和預(yù)報。

A、回歸

B、統(tǒng)計(jì)

C、聚類

D、假設(shè)

答案：C

20、下列樸素貝葉斯估計(jì)描述錯誤的是（_）

A、采用屬性條件獨(dú)立性假設(shè)；

B、假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立；

C、為了避免條件概率是所以屬性上的聯(lián)合概率；

D、假設(shè)屬性之間是相關(guān)的；

答案：D

21、半監(jiān)督學(xué)習(xí)不包括

A、直推學(xué)習(xí)

B、純半監(jiān)督學(xué)習(xí)

C、主動學(xué)習(xí)

D、圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)

答案：C

22、下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)說法錯誤的是

A、LSTM在一定程度上解決了傳統(tǒng)RNN梯度消失或梯度爆炸的問題

B、CNN相比于全連接的優(yōu)勢之一是模型復(fù)雜度低，緩解過擬合

C、只要參數(shù)設(shè)置合理，深度學(xué)習(xí)的效果至少應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)算法

D、隨機(jī)梯度下降法可以緩解網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中陷入鞍點(diǎn)的問題

答案：C

23、fasterRCNN用于生成候選框ProPOSal的模塊名稱。

A、RPN

B、CNN

C、ResNet

D>RoIpooling

答案：A

24、以下關(guān)于人工智能系統(tǒng)架構(gòu)的表述，不正確的是

A、人工智能分為應(yīng)用層、技術(shù)層、基礎(chǔ)層

B、數(shù)據(jù)處理一般都是在應(yīng)用層完成

C、應(yīng)用層聚焦人工智能技術(shù)和各個領(lǐng)域的結(jié)合

D、基礎(chǔ)層提供計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源

答案：B

25、當(dāng)數(shù)據(jù)太大而不能同時在RAM中處理時，哪種梯度技術(shù)更有優(yōu)勢

A、全批量梯度下降

B、隨機(jī)梯度下降

答案：B

26、使用()關(guān)鍵字來創(chuàng)建PylhOn自定義函數(shù)。

A、function

B、func

C、procedure

D、def

答案：D

27、下列代碼執(zhí)行結(jié)果是什么?x=ldefchange(a):x+=lprintx

change(x)

A、1

B、2

C、3

D、報錯

答案：D

28、PythOn字體切片時(S[0,10])下標(biāo)的取值范圍為()。

A、0,10]

B、(0,10)

C、0,10)

D、(0,10]

答案：C

29、下列哪個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會發(fā)生權(quán)重共享

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)&

B、&循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)&

c、&全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)&

D、&卷積和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：D

30、如果強(qiáng)行限制輸出層的分布是標(biāo)準(zhǔn)化的，可能會導(dǎo)致某些特征模式的

丟失，所以在標(biāo)準(zhǔn)化之后，BatChNorm會緊接著對數(shù)據(jù)做縮放和O

A、平移

B、刪除

C、移動

D、收斂

答案：A

31、以下程序的輸出是。？array=np.array

([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]);print(array,shape)

A、(4,3)

B、(3,4)

C、3

D、$4

答案：A

32、迄今為止，最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法是O

A、感知機(jī)

B、BB算法

C、BP算法

D、阿黛爾算法

答案：C

33、昇騰AI處理器的邏輯架構(gòu)不包括以下哪個選項(xiàng)？

A、DVPP

B、GPU

C、Al計(jì)算引擎

D、芯片系統(tǒng)控制CPU

答案：B

34、聚類分析屬于典型的。。

A、監(jiān)督學(xué)習(xí)

B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)

C、半監(jiān)督學(xué)習(xí)

D、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

答案：B

35、a=np.arange(2),b=np.arange(3,5),print(np.Iexsort([a,b]))fr?

輸出結(jié)果是0。

A、a,b]

B、0,1]

C、O,1,3,4]

D、O,1,2,3]

答案：B

36、在Python中，運(yùn)行以下程序，結(jié)果應(yīng)為()a=5b=7b+=3a=b*20

a+=2a=a%bprint(a,b)

A,57

B、2010

C、227

D、210

答案：D

37、回歸算法預(yù)測的標(biāo)簽是？

A、自變型

B、離散型

C、應(yīng)變型

D、連續(xù)型

答案：D

38、檢索的()和基于反事實(shí)學(xué)習(xí)的檢索和推薦模型已經(jīng)成為信息檢索領(lǐng)

域重要的研究方向

A、公平性

B、真實(shí)性

C、快速性

D、準(zhǔn)確性

答案：A

39、下列關(guān)于線性回歸分析中的殘差(ReSidUalS)說法正確的是？

A、殘差均值總是為零

B、殘差均值總是小于零

C、殘差均值總是大于零

D、以上說法都不對

答案：A

40、跳出所處的最近層循環(huán)的是()

A、break

B、continues

C、continue

D、pass

答案：A

41、下列哪項(xiàng)不屬于聚類算法O

A、K-means

B、BIRCH

C、SVM

D、DBSCAN

答案：C

42、關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，下面說法正確的是（）。

A、當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時，混合模型也能很好

地處理。

B、混合模型比K均值或模糊均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布。

C、混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇。

D、混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時不會存在問題。

答案：B

43、簡單遺傳算法的遺傳操作主要有三種：選擇操作，交叉操作，O操

作

A、連接

B、復(fù)制

C、變異

D、結(jié)合

答案：C

44、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時需要大量的矩陣計(jì)算，一般我們需要配用硬

件讓計(jì)算機(jī)具備并行計(jì)算的能力，以下硬件設(shè)備可提供并行計(jì)算能力的是：

A、主板

B、內(nèi)存條

C、GPU

D、CPU

答案：C

45、（）是一類用圖來表達(dá)變量相關(guān)關(guān)系的概率模型。

A、概率圖模型

B、隱馬爾可夫模型

C、變量圖模型

D、以上都不對

答案：A

46、為什么不能用多層全連接網(wǎng)絡(luò)解決命名實(shí)體識別問題：

A、序列數(shù)據(jù)的輸入和輸出通常是不固定的，有的序列長，有的序列短

B、全連接網(wǎng)絡(luò)的根本不能處理任何序列數(shù)據(jù)

C、全連接網(wǎng)絡(luò)的層次太深導(dǎo)致梯度消失，所以不能處理序列問題

D、命名實(shí)體識別問題是一個無法解決的問題，全連接網(wǎng)絡(luò)也不能解決這個

問題

答案：A

47、不屬于噪聲數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式的是()

A、重復(fù)數(shù)據(jù)

B、虛假數(shù)據(jù)

C、錯誤數(shù)據(jù)

D、異常數(shù)據(jù)

答案：A

48、后剪枝是先從訓(xùn)練集生成一顆完整的決策樹，然后(—)對非葉結(jié)點(diǎn)進(jìn)

行考察。

A、自上而下

B、在劃分前

C、禁止分支展開

D、自底向上

答案：D

49、LARS屬于哪種特征選擇方法(一)

A、包裹式

B、啟發(fā)式

C、嵌入式

D、過濾式

答案：C

50、云計(jì)算提供的支撐技術(shù)，有效解決虛擬化技術(shù)、()、海量存儲和海

量管理等問題

A、并行計(jì)算

B、實(shí)際操作

C、數(shù)據(jù)分析

D、數(shù)據(jù)研發(fā)

答案：A

51、YOLOV3在COC。數(shù)據(jù)集上聚類了。個矛框？

A、3

B、9

C、80

D、nan

答案：B

52、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究屬于下列哪個學(xué)派

A、符號主義

B、連接主義

C、行為主義

D、其他選項(xiàng)均不對

答案：B

53、以下屬于回歸算法的評價指標(biāo)是？

A、召回率

B、混淆矩陣

C、均方誤差

D、準(zhǔn)確率

答案：C

54、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述錯誤的是

A、輸出層與輸入層之間包含隱含層，且隱含層和輸出層都擁有激活函數(shù)的

神經(jīng)元

B、神經(jīng)元之間存在這同層連接以及跨層連接

C、輸入層僅僅是接收輸入，不進(jìn)行函數(shù)處理

D、每層神經(jīng)元上一層與下一層全互連

答案：B

55、Python標(biāo)記語句塊使用()

A、花括號

B、小括號

C、引號

D、縮進(jìn)

答案：D

56、DSSM經(jīng)典模型的優(yōu)點(diǎn)；L解決了字典爆炸問題，降低了計(jì)算復(fù)雜度；2.

中文方面使用字作為最細(xì)切分粒度，可以復(fù)用每個字表達(dá)的詞義，減少分詞的

依賴，從而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的處理新詞，具有

較強(qiáng)的魯棒性；4.使用有監(jiān)督的方法，優(yōu)化語義embedding的映射問題；5.省

去了人工特征工程；6.采用有監(jiān)督訓(xùn)練，精度較高。

A、1.2.3.4

B、1.3.4.6

C、1.2.3.4.5.6

D、3.4.6

答案：C

57、衡量模型預(yù)測值和真實(shí)值差距的評價函數(shù)被稱為O

A、損失函數(shù)

B、無參數(shù)函數(shù)

C、激活函數(shù)

D、矩陣拼接函數(shù)

答案：A

58、智能體的性能度量用來（）

A、進(jìn)行正確感知

B、評價智能體在環(huán)境中的行為表現(xiàn)

C、財務(wù)分析

D、進(jìn)行自我學(xué)習(xí)與自我優(yōu)化

答案：D

59、（）是一種基于貝葉斯法則為基礎(chǔ)的，通過概率手段進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法。

A、遺傳算法

B、分析學(xué)習(xí)

C、歸納學(xué)習(xí)

D、貝葉斯學(xué)習(xí)

答案：D

60、在TenSOrFIOW中，TenSOrBOard運(yùn)行時的默認(rèn)訪問端口是以下哪個端

口號？

A、4004

B、8080

C、8008

D、$6,006

答案：D

61、下列人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于反饋網(wǎng)絡(luò)的是。

A、Hopfield網(wǎng)

B、BP網(wǎng)絡(luò)

C、多層感知器

D、LVQ網(wǎng)絡(luò)

答案：A

62、PyTorCh框架算法模型配置文件應(yīng)為。格式。

A、prototxt

B、py

C、config

D、params

答案：B

63、關(guān)于用4V來表示大數(shù)據(jù)的主要特征，描述錯誤的是

A、大數(shù)據(jù)的時間分布往往不均勻，近幾年生成數(shù)據(jù)的占比最高

B、“如何從海量數(shù)據(jù)中洞見（洞察）出有價值的數(shù)據(jù)”是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要

課題之一

C、數(shù)據(jù)類型的多樣性往往導(dǎo)致數(shù)據(jù)的異構(gòu)性，進(jìn)而加大數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性,

對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高要求

D、數(shù)據(jù)價值與數(shù)據(jù)量之間存在線性關(guān)系

答案：D

64、關(guān)系云的一個重要功能是提供0。

A、數(shù)據(jù)庫即服務(wù)

B、虛擬服務(wù)

C、彈性計(jì)算

D、按需服務(wù)

答案：A

65、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，要求輸入尺寸必須固定的層是？O

A、卷積層

B、全連接層

C、池化層

D、以上都不是

答案：B

66、機(jī)器執(zhí)行學(xué)習(xí)的框架體現(xiàn)了其學(xué)習(xí)的本質(zhì)是（）

A、參數(shù)預(yù)估

B、機(jī)器翻譯

C、圖像識別

D、參數(shù)估計(jì)

答案：D

67、在感知機(jī)中(Perceptron)的任務(wù)順序是什么？1隨機(jī)初始化感知機(jī)

的權(quán)重2去到數(shù)據(jù)集的下一批(batch)3如果預(yù)測值和輸出不一致，則調(diào)整

權(quán)重4對一個輸入樣本，計(jì)算輸出值

A、1,2,3,4

B、4,3,2,1

C、3,1,2,4

D、1,4,3,2

答案：D

68、以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)描述正確的是？

A、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支

B、深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)是互相包含的關(guān)系

C、深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)同屬于人工智能但相互之間沒有關(guān)系

D、以上都不對

答案：A

69、中心極限定理告訴我們，當(dāng)樣本量足夠大時，樣本均值的分布圍繞總

體均值呈現(xiàn)O0

A、泊松分布

B、正態(tài)分布

C、伯努利分布

D、幾何分布

答案：B

70、關(guān)于MNlST,下列說法錯誤的是。。

A、是著名的手寫體數(shù)字識別數(shù)據(jù)集

B、有訓(xùn)練集和測試集兩部分

C、訓(xùn)練集類似人學(xué)習(xí)中使用的各種考試試卷

D、測試集大約包含IOOOO個樣本和標(biāo)簽

答案：C

71、在抽樣估計(jì)中，隨著樣本容量的增大，樣本統(tǒng)計(jì)量接近總體參數(shù)的概

率就越大，這一性質(zhì)稱為()

A、無偏性

B、有效性

C、及時性

D、一致性

答案：D

72、LSTM是一個非常經(jīng)典的面向序列的模型，可以對自然語言句子或是其

他時序信號進(jìn)行建模，是一種Oo

A、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C、樸素貝葉斯

D、深度殘差網(wǎng)絡(luò)

答案：A

73、CPU主要通過增加指令，增加核數(shù)等方式來提升Al性能。

A、TRUE

B、FALSE

答案：A

74、在多通道卷積過程中，要生成n個featuremaps,需要（）個卷積核

立方體。

A、n-2

B、n^2

C、n∕2］注x］表示對X取整

D、n

答案：D

75、C4.5決策樹算法中采用（）對連續(xù)屬性進(jìn)行離散化處理。

A、二分法

B、最小二乘法

C、均值法

D、投票法

答案：A

76、C5.O和QUEST決策樹只能處理（）目標(biāo)值的問題。

A、隨機(jī)型

B、連續(xù)型

C、離散型

D、分類型

答案：D

77、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)最常常遇到的問題是：①.梯度消失②.詞語依賴位置較遠(yuǎn)

③.梯度爆炸④.維數(shù)災(zāi)難

A、①③④

B、①②③

C、①③④

D、①②④

答案：B

78、表達(dá)式3or5的值為。

A、TRUE

B、3

C、5

D、$2

答案：B

79、下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分

A、用戶

B、綜合數(shù)據(jù)庫

C、推理機(jī)

D、知識庫

答案：A

80、歸結(jié)原理的特點(diǎn)是(_)

A、發(fā)明新的概念和關(guān)系

B、發(fā)現(xiàn)更多的規(guī)則

C、緩解過擬合的風(fēng)險

D、將復(fù)雜的邏輯規(guī)則與背景知識聯(lián)系起來化繁為簡

答案：D

81、一個盒子內(nèi)裝有大小、形狀相同的四個球，其中紅球1個、綠球1個、

白球2個，小明摸出一個球不放回，再摸出一個球，則兩次都摸到白球的概率

是()

A、1212122022年1月2日

B、1212122022年1月4日

C、1212122022年1月6日

D、1212122022年1月12日

答案：C

82、在￡-greedy策略當(dāng)中，?的值越大,表示采用隨機(jī)的一個動作的概率

越()，采用當(dāng)前Q函數(shù)值最大的動作的概率越。。

A、大

B、小

C、大

D、大

E、小

F、小

答案：A

83、下列說法中對專用人工智能理解正確的是OO

A、在某一個特定領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能。

B、不是真正在這次人工智能浪潮中起到影響的主角。

C、充分利用已掌握的技能來解決新問題、達(dá)到甚至超過人類智慧的人工智

能。

D、是眾多科幻作品中顛覆人類社會的人工智能形象。

答案：A

84、對不具備泛化能力的規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)楦话愕囊?guī)則的最基礎(chǔ)的技術(shù)為（一）

A、最大一般泛化

B、最小一般泛化

C、最大一般特化

D、最小一般特化

答案：B

85、。是指數(shù)據(jù)減去一個總括統(tǒng)計(jì)量或模型擬合值時的殘余部分

A、極值

B、標(biāo)準(zhǔn)值

C、平均值

D、殘值

答案：D

86、下列不是知識表示法的是（）

A、計(jì)算機(jī)表示法

B、“與/或”圖表示法

C、狀態(tài)空間表示法

D、產(chǎn)生式規(guī)則表示法

答案：A

87、（）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合學(xué)習(xí)、分類等應(yīng)用。

A、反饋型

B、隨機(jī)型網(wǎng)絡(luò)

C、自組織競爭型

D、前向型

答案：D

88、機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，以下不屬于集成學(xué)習(xí)策略的是？

A、Boosting

B、Stacking

C、Bagging

D、Marking

答案：D

89、在PythOn程序中，已知x=2,y=l,當(dāng)執(zhí)行語句y+=x*2,y的值是()

A、3

B、4

C、5

D、$6

答案：C

90、輸入圖片大小為200X200,依次經(jīng)過一層卷積(kernelsize5×5,

paddingl,stride2)，pooling(kernelsize3×3,paddingθ,Stridel)，又

一層卷積(kernelsize3×3,paddin