【神經網絡】卷積層輸出大小計算（長、寬、深度）

先定義幾個參數ide 輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的像素數 P 因而咱們能夠得出翻譯 N = (W − F + 2P )/S+1 輸出圖片大小爲 N×Ncode 轉載：blog 卷積中的特徵圖大小計算方式有兩種，分別是‘VALID’和‘SAME’，卷積和池化都適用，除不盡的結果都向上取整。圖片   1.若是計算方式採用'VALID'，則：文檔 其中爲輸出

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