TensorFlow與caffe中卷積層feature map大小計算
剛剛接觸Tensorflow，由於是做圖像處理，因此接觸比較多的還是卷及神經網絡，其中會涉及到在經過卷積層或者pooling層之后，圖像Feature map的大小計算，之前一直以為是與caffe相同的，后來查閱了資料發現並不相同，將計算公式貼在這里，以便查閱： caffe中： TF中 ...
原文：CNN中下一層Feature map大小計算
符號表示： W ：表示當前層Feature map的大小。 K ：表示kernel的大小。 S ：表示Stride的大小。 具體來講： 整體說來，和下一層Feature map大小最為密切的就是Stride了，因為按照CNN的移動方式，是根據Stride來進行移動的，因此除了最后一個的長度為K之外，前面所有的長度全部為S。當然K S僅僅是一種特殊情況而已。 正如這幅圖片所示 有點丑，將就着看吧 ， ...
2017-08-23 16:42 0 1346 推薦指數：
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