矩陣卷積后的尺寸的計算公式
設: 圖片輸入大小為：W x W x D1 卷積核尺寸為: F x F 步長為： S 填充為：P 卷積核個數為：K 輸出圖片大小為：N x N x K N = （W-F+2P）/ S +1 池化層的功能：* 第一，又進行了一次特征提取，所以能減小下一層數據的處理 ...
原文：卷積后尺寸計算
定義幾個參數 輸入圖片大小W W Filter大小F F 步長S padding的像素數P 首先講tensorflow中 SAME: ceil VAILD p 卷積中的參數 SAME ,和 VALID 決定了輸出尺寸的計算公式： 如果參數是 SAME ，那么計算只與步長有關，直接除以步長 除不盡，向上取整 如果參數是 VALID ,那么計算公式如上：N W F P S 這里對比max pooli ...
2019-07-07 20:57 0 1918 推薦指數：
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