TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算

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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TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅:

caffe中:

TF中:

参考:

http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53728053

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5071126.html

以上是关于TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tensorflow中的卷积和池化层

caffe之卷积层

★tensorflow中“卷积”的深度解析

Caffe 源码阅读 卷积层

caffe源码 卷积层

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