（1）邊長的計算公式是：
output_h =（originalsize_h+padding*2-kernelsize_h）/stride +1
輸入大小為200×200，依次經過一層卷積（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一層卷積（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之後，輸出特徵圖大小為：
（200-5+2*1）/2+1 為99.5，取99
（99-3）/1+1 為97
（97-3+2*1）/1+1 為97
研究過網路的話看到stride為1的時候，當kernel為 3 padding為1或者kernel為5 padding為2 一看就是卷積前後尺寸不變（卷積向下取整，池化向上取整）。
（2）如果是反卷積（deconvolution)
輸入：2x2， 卷積核：4x4， 滑動步長：3， 輸出：7x7
公式：2x4-(4-3)x(2-1)=8-1=7
output_w= input_w*kernerl_size - (kernel_size - stride)*(input_w - 1)
或者： (2 - 1) * 3 + 4 = 7
output = (input_w - 1) * stride + kernel_size
影象的deconvolution過程如下，
(參考文章：
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結構體是一種復合資料型別，通常編譯器會自動的進行其成員變數的對齊，已提高資料訪問的效率。在預設情況下，編譯器為結構體的成員按照自然對齊 natural alignment 條方式分配儲存空間，各個成員按照其宣告順序在儲存器中順序儲存。自然對齊是指按照結構體中成員size最大的對齊，在cl編譯器下可以...
結構體大小計算與位域大小計算
本博文純屬個人理解，有錯誤請多指正。首先，各個變數所佔的位元組 型別位元組 64位 位元組 32位 char11 unsigned char11 short22 unsigned short22 int4 4unsigned int44 long84 unsigned long84 float44 ...