在進行卷積運算和池化的時候，對於輸入圖像大小為input_size，給定kernel_size、padding、stride，計算得出output_size為：
output_size =1+ (input_size+2*padding-kernel_size)/stride
怎么理解這個等式？首先，考慮對圖片橫向的填充，有兩個邊所以加上2*padding。其次，考慮到卷積核kernel的右邊到達圖片的右邊時候，此時占用了圖片kernel_size個像素。因此，在一個方向上，知道起點和終點，還有步長，那么需要幾步才能走完一個方向，那可想而知。其中每一步對應於下一個層的一個像素點（神經元）。