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【神经网络】卷积层输出大小计算(长、宽、深度)
时间 2019-12-04
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神经网络
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大小
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深度
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先定义几个参数ide 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 因而咱们能够得出翻译 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×Ncode 转载:blog 卷积中的特征图大小计算方式有两种,分别是‘VALID’和‘SAME’,卷积和池化都适用,除不尽的结果都向上取整。图片 1.若是计算方式采用'VALID',则:文档 其中为输出
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