卷积神经网络在计算特征时，如果输入图像有三个颜色通道，则： A：只与其中一个颜色通道进行计算 B：与三个颜色通道分别做矩阵乘法 C：对图像中不同的窗口区域使用相同的权重参数分别与三个颜色通道做内积计算 D：针对每个像素点用全连接的方法计算

### 回答1：
C：对图像中不同的窗口区域使用相同的权重参数分别与三个颜色通道做内积计算。

在卷积神经网络中，卷积层通常会与输入图像的每个通道分别进行计算。如果输入图像有三个颜色通道，则会对每个通道使用相同的权重参数进行计算，并将三个通道的计算结果相加起来得到最终的输出。这种计算方式的好处是可以在卷积层中学习到图像中的颜色特征，同时还能保留图像的空间结构信息。

### 回答2：
在卷积神经网络中，如果输入图像有三个颜色通道，则正确答案是C：对图像中不同的窗口区域使用相同的权重参数分别与三个颜色通道做内积计算。

卷积神经网络通常使用多个卷积核对输入图像进行卷积操作，每个卷积核都与输入图像的不同窗口区域进行内积计算。在计算特征时，对于三个颜色通道，每个卷积核都会与三个通道进行内积计算。这意味着每个卷积核都具有同样的权重参数，通过与输入图像中的不同窗口区域进行内积计算，可以提取出不同通道上的特征信息。

与B选项不同，卷积神经网络并不是分别对三个颜色通道做矩阵乘法。与A选项不同，卷积神经网络并不是只与其中一个颜色通道进行计算。与D选项不同，卷积神经网络不是针对每个像素点用全连接的方法计算。

因此，正确答案是C：对图像中不同的窗口区域使用相同的权重参数分别与三个颜色通道做内积计算。

### 回答3：
答案是C：对图像中不同的窗口区域使用相同的权重参数分别与三个颜色通道做内积计算。

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，主要应用于图像识别和处理。在计算特征时，CNN会通过卷积运算（即滑动窗口法）来提取图像中的各个局部特征。

对于输入图像的每个窗口区域，CNN会使用相同的权重参数与每个颜色通道进行内积计算。这样做的好处是可以统一提取各个颜色通道的特征，并避免由于颜色通道差异导致特征提取不准确的问题。

举个例子，假设输入图像是RGB图像，包含三个颜色通道（红、绿、蓝）。CNN在进行卷积计算时，对于每个窗口区域，会使用相同的权重参数分别与红、绿、蓝三个颜色通道进行内积计算，得到对应的特征值。

因此，答案是C：对图像中不同的窗口区域使用相同的权重参数分别与三个颜色通道做内积计算。这种方法可以有效地提取图像的特征，并广泛应用于计算机视觉领域。