卷积神经网络中的卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化、卷积核大小与深度等概念解释

1.计算公式 设： 图像宽为W，高为H，通道数为C； 卷积核尺寸为K，通道数为D，个数为N； 卷积运算步长为S，0填充大小为P； 输入和输出量分别以1和2表示。 卷积： W2 = (W1 - K + 2×P) / S + 1 H2 = (H1 - K + 2×P) / S + 1 C2 = N 反卷积： W2 = (W1-1) × S + K - 2×P H2 = (H2-1) × S + K -

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