卷積神經網路池化後的特徵圖大小計算
卷積後的大小
W：矩陣寬，H：矩陣高，F：卷積核寬和高，P：padding（需要填充的0的個數），N：卷積核的個數，S：步長
width：卷積後輸出矩陣的寬，height：卷積後輸出矩陣的高
width = （W - F + 2P）/ S + 1
height = （H - F + 2P） / S + 1
當conv2d(), max_pool()中的padding=‘SAME’時，width=W，height=H，當padding=‘valid’時，P=0
輸出影象大小：（width，height，N）
池化後的大小
width = （W - F）/ S + 1
height = （H - F） / S + 1
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