卷积神经网络的输出计算

• 参考自 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480

假设有一个7 \times 7 \times 3的输入层(补白padding为1), 使用一个3 \times 3 \times 3 \times 2的Filter, 步长(stride)为1进行卷积, 得到一个3 \times 3 \times 2的Feature Map. 具体计算操作如下:

cnn.gif

计算公式:

W_2 = (W_1 - F + 2P) / S + 1
H_2 = (H_1 - F + 2P) / S + 1

• W_1 是卷积前图像的宽度;
• W_2 是卷积后Feature Map的宽度;
• H_1 是卷积前图像的高度;
• H_2 是卷积后Feature Map的高度;
• P 是padding数量;
• S 是stride步长.

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