caffe卷积原理

原理说明 caffe中的卷积计算是将卷积核矩阵和输入图像矩阵变换成两个大的矩阵，然后进行相乘得到的结果，如下图所示。 具体参数如下： Feature Matrix Feature Matrix的大小为 K×N ，各项参数如下： N=((imageh+2×padh−hernelh)/strideh+1)×(imagew+2×padw−kernele)/stridew+1) imageh ：输入图像高

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