爲什麼深度學習圖像分類裏的圖片的輸入大小都是224*224呢？

在論文中進行各類方法的比較時，要求使用同樣的數據集。而爲了公平的比較，網絡的輸入大小通常都是224*224的大小，那爲什麼呢？ 我們都知道，一個圖像分類模型，在圖像中經歷了下面的流程。 從輸入image->卷積和池化->最後一層的feature map->全連接層->損失函數層softmax loss 從輸入到最後一個卷積特徵feature map，就是進行信息抽象的過程，然後就經過全連接層/全局

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