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 ...
原文：CNN中下一层Feature map大小计算
符号表示： W ：表示当前层Feature map的大小。 K ：表示kernel的大小。 S ：表示Stride的大小。 具体来讲： 整体说来，和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了，因为按照CNN的移动方式，是根据Stride来进行移动的，因此除了最后一个的长度为K之外，前面所有的长度全部为S。当然K S仅仅是一种特殊情况而已。 正如这幅图片所示 有点丑，将就着看吧 ， ...
2017-08-23 16:42 0 1346 推荐指数：
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