神經網路中卷積層輸出大小尺寸計算

濾波器（卷積核大小，kernel_size）：f*f

滑動步長（stride）：s

padding的畫素數：p

n=  [(w-f+2p)/s] + 1

（如果是池化層的話，向上取整）

卷積中的特徵圖大小計算方式有兩種，分別是『valid』和『same』，卷積和池化都適用。

1、 如果計算方式採用』valid』，則：

n = [(w-f)/s]+1

n=  [(w-f+2p)/s] + 1

還不是特別的懂。僅做參考

卷積神經網路引數計算及卷積層輸出尺寸計算

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1 2 該部落格主要是對網上知識點的學習和整理，方便日後複習。侵刪。卷積神經網路 cnn 一般由輸入層 卷積層 啟用函式 池化層 全連線層組成，即input 輸入層 conv 卷積層 relu 啟用函式 pool 池化層 fc 全連線層 當我們給定乙個 x 的圖案，計算機怎麼識別這個圖案就是 x 呢...