图像卷积前后尺寸计算

假设：
输入图片大小 W×W
Filter大小 F×F
步长 S
padding的像素数 P
输出图片大小为 N×N
那么：
N = (W − F + 2P )/S+1

池化层的功能：

• 第一，又进行了一次特征提取，所以能减小下一层数据的处理量。
• 第二，能够获得更为抽象的信息，从而防止过拟合，也就是提高了一定的泛化性
• 第三，由于这种抽象性，所以能对输入的微小变化产生更大的容忍，也就是保持了它的不变性，这里的容忍包括图像的少量平移、旋转缩放等操作变化。