caffe卷積原理

原理說明 caffe中的卷積計算是將卷積核矩陣和輸入圖像矩陣變換成兩個大的矩陣，然後進行相乘得到的結果，如下圖所示。 具體參數如下： Feature Matrix Feature Matrix的大小爲 K×N ，各項參數如下： N=((imageh+2×padh−hernelh)/strideh+1)×(imagew+2×padw−kernele)/stridew+1) imageh ：輸入圖像高

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