卷积神经网络图像的尺寸和参数计算

相信很多同学搞机器学习的时候，每一步卷积池化以后，对图片的尺寸和大小很迷茫，不知道如何计算的。 这里，我给大家分享几个公式，帮助大家理解。不明白的欢迎在下方留言。 1、卷积层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小 定义如下： O=输出图像的尺寸。 I=输入图像的尺寸。 K=卷积层的核尺寸 N=核数量 S=移动步长 P =填充数 输出图像尺寸的计算公式如下： 2、池化层（MaxPool L

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