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  • CNN中下一层Feature map大小计算

    符号表示:

    $W$:表示当前层Feature map的大小。

    $K$:表示kernel的大小。

    $S$:表示Stride的大小。

    具体来讲:

    整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了,因为按照CNN的移动方式,是根据Stride来进行移动的,因此除了最后一个的长度为K之外,前面所有的长度全部为S。当然K=S仅仅是一种特殊情况而已。

    正如这幅图片所示(有点丑,将就着看吧),为了直观,故意将重叠的部分给忽略掉,这样可以更清楚的明白到底是怎样一回事。

    因此最后的公式就是这样子的:

    下一层Feature map的大小 $=frac{W-K}{S}+1$

    如果需要加入padding,那么将padding后的整体看作是W这样就可以了,就这样吧。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/andyniu/p/7418931.html
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