卷积层的输入输出计算与池化

概述 深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来讲卷积层与池化层的计算相当重要，不一样的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不一样步长、填充方式、卷积核大小计算结果差别。算法 一：卷积层 卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，在

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