卷积池化计算 深度学习

卷积后图片输出大小

W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数）
F：卷积核宽高，N:卷积核（过滤器）个数
S:步长，P:用零填充个数
卷积后输出图像大小：

                                Width=(W-F+2P)/S+1
                            Height=(H-F+2P)/S+1

• 1
• 2
• 3

卷积后输出图像深度： D=N
输出图像大小： （width，height，N）
weight个数： FFD*N
bias个数： N

总结：卷积输出大小=[（输入大小-卷积核（过滤器）大小+2*P）／步长]+1
卷积中[]代表向下取整，

通用的卷积时padding 的选择
如卷积核宽高为3时 padding 选择1
如卷积核宽高为5时 padding 选择2
如卷积核宽高为7时 padding 选择3

池化后图片输出大小及个数

W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数）
F：卷积核宽高，S:步长
池化后输出图像大小：

                               W=(W-F)/S+1
                           H=(H-F)/S+1

• 1
• 2
• 3

池化后输出图像深度： D=N
总结：池化输出大小=[（输入大小-卷积核（过滤器）大小）／步长]+1
池化中[]代表向上取整。

原文：
https://blog.csdn.net/zhongjunlang/article/details/79566422

https://blog.csdn.net/ddy_sweety/article/details/79798117

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                                            <!--打赏结束-->
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卷积后图片输出大小

W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数）
F：卷积核宽高，N:卷积核（过滤器）个数
S:步长，P:用零填充个数
卷积后输出图像大小：

                                Width=(W-F+2P)/S+1
                            Height=(H-F+2P)/S+1