先給出的卷積層輸出大小的的計算公式（這里假設輸入矩陣和卷積核都是方陣，不是方陣其實也類似）：
n’= (n-k)/s+1
其中，n’是卷積層輸出的size，n是輸入方陣的size, k是卷積核的size, s是移動的步長。即輸入n*n 的矩陣，用k*k的卷積核對輸入進行卷積，得到大小為n’*n’的特征圖。
一直疑惑要怎么理解這個式子，雖然驗證過多個卷積計算，證明feature map的大小確實等於這個式子的計算結果，但是一直想以一種更直白的方式去理解這個式子。
首先，卷積層輸出的feature map的長度（即輸出矩陣有幾列），實際上就是水平方向上做的卷積次數。輸出矩陣的高度同理。
第二，在計算水平方向上的一行的卷積次數時，不妨將卷積的關注點從k*k的卷積核轉移到卷積核中的一個數上，因為卷積核平移的時候所有數字移動次數都是相同的。那么應當關注哪一個點呢，這是第三步要說的。
第三，我們要關注卷積核的平移，理論上可以關注卷積核中的任意一個數。但是這里我們選擇只關注卷積核的右上角的那個小格子a，由這個數的平移方式可以得知在水平方向上平移了多少次，這個格子a一旦移到了輸入矩陣的外部，那么那次移動后的計算則因為缺少輸入數據而無效。那么接下來的問題就是，怎么計算這個點在輸入矩陣上的移動次數。這個是重點，看第四步。
第四，直觀上第一個想到的應該是，移動次數 = 總長度/移動步長，即，n’= n/s. 考慮一下這個式子的問題在哪里，有沒有發現，卷積核的長度與步長不一定是相同的。也就是說，初始狀態下，右上角那個小格子a在該行的第k個位置上而不是第s個位置上，點a在第一行上的移動軌跡應該是：k,k+s,k+2s,…，而不是s,2s,3s,…,因此點a一共移動了(n-k)/s次，最后再加上在初始位置上也做了一次卷積，因此一共做了(n-k)/s+1次卷積，而這就是輸出特征圖feature map的長度（輸出矩陣的列數）。