卷积层输出大小计算
1 公式 假设 输入图片(input)大小为I*I,卷积核(Filter)大小为 K*K，步长(stride)为S，填充(Padding)的像素数为P，那卷积层输出(output)的特征图大小为多少呢？ 公式为：O=(I-K+2P)/S+1 2）例子： 我们采用的卷积核大小为K ...
原文：TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算
刚刚接触Tensorflow，由于是做图像处理，因此接触比较多的还是卷及神经网络，其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后，图像Feature map的大小计算，之前一直以为是与caffe相同的，后来查阅了资料发现并不相同，将计算公式贴在这里，以便查阅： caffe中： TF中： 参考： http: blog.csdn.net lujiandong article details http ...
2017-01-09 17:09 0 3101 推荐指数：
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