快速理解卷积神经网络的输入输出尺寸问题

一般一个神经网络的一层包括一个卷积和一个池化，这里主要讲述对输入和输出的尺寸的理解： 一、卷积 首先input输入矩阵，weight权值矩阵（滤波器）如下图429是由weight与input对应位置相乘再相加得到。 然后是步长stride和边界padding 像我们在上面看到的一样，过滤器或者说权值矩阵，在整个图像范围内一次移动一个像素。我们可以把它定义成一个超参数，从而来表示我们想让权值矩阵在图

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