卷基层stride,padding,kernel_size和卷积前后特征图尺寸之间的关系
现在假设卷积前的特征图宽度为N，卷积后输出的特征图宽度为M，那么它们和上述设置的参数之间的关系是怎样的呢？首先可以确定的是padding之后的矩阵宽度等于N+2 x padding。另一方面，卷积核滑动次数等于M-1 根据上图的关系，可以建立下面的等式 于是输出 ...
原文：CNN中已知input_size、kernel_size、padding、stide计算output公式的理解
在进行卷积运算和池化的时候，对于输入图像大小为input size，给定kernel size padding stride，计算得出output size为： output size input size padding kernel size stride 怎么理解这个等式 首先，考虑对图片横向的填充，有两个边所以加上 padding。其次，考虑到卷积核kernel的右边到达图片的右边时候， ...
2018-03-10 17:51 1 10393 推荐指数：
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