卷积神经网络中特征图大小计算公式总结
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了卷积神经网络中特征图大小计算公式总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
W：输入特征图的宽，H：输入特征图的高
K：kernel size卷积核宽和高，P：padding（特征图需要填充的0的个数），S：stride步长
width_out：卷积后输出特征图的宽，height_out：卷积后输出特征图的高
普通卷积
计算公式：
width_out = （W - K + 2 * P）/ S + 1（向下取整）
height_out = （H - K + 2 * P） / S + 1（向下取整）
池化
计算公式：
width_out = （W - K）/ S + 1（向下取整）
height_out = （H - K） / S + 1（向下取整）
上采样UpSampling2D
上采样相当于放大多少倍，size=倍数
计算公式：
width_out = W * size
height_out = H * size
转置卷积
转置卷积俗称反卷积，是上采样方式中的一种，转置卷积用来增大特征图的分辨率。
计算公式：
width_out = （W - 1）* S - 2 * P + K
height_out = （H - 1）* S - 2 * P + K
以上是关于卷积神经网络中特征图大小计算公式总结的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章