CNN卷積神經網絡的卷積層、池化層的輸出維度計算公式
卷積層Conv的輸入：高為h、寬為w，卷積核的長寬均為kernel，填充為pad,步長為Stride（長寬可不同，分別計算即可），則卷積層的輸出維度為： 其中上開下閉開中括號表示向下取整。 MaxPooling層的過濾器長寬設為kernel*kernel，則池化層的輸出維度也適用於上述 ...
原文：深度學習中卷積層和pooling層的輸出計算公式(轉)
原文鏈接：https: blog.csdn.net yepeng xinxian article details .卷積層的輸出計算公式class torch.nn.Conv d in channels, out channels, kernel size, stride , padding , dilation , groups , bias True 參數:in channels int 輸入 ...
2019-06-26 11:26 0 1339 推薦指數：
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