CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式
卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride（长宽可不同，分别计算即可），则卷积层的输出维度为： 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel，则池化层的输出维度也适用于上述 ...
原文：深度学习中卷积层和pooling层的输出计算公式(转)
原文链接：https: blog.csdn.net yepeng xinxian article details .卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv d in channels, out channels, kernel size, stride , padding , dilation , groups , bias True 参数:in channels int 输入 ...
2019-06-26 11:26 0 1339 推荐指数：
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