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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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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 = (

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