對含有全鏈接層的網絡輸入數據大小固定問題的理解

固定大小是說送入網絡訓練的每個數據大小須要同樣， 除了何凱明團隊提出的 Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 利用空間金字塔池化將任意大小的圖像輸出成固定的輸出，而後輸出到後面的全鏈接層解決了固定大小的問題。可是固定大小不表明網絡輸入必須是這個大小，好比說如今輸入圖像大小爲227x

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