卷积后的输出尺寸

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Output size:

没有填充

\[ (N-F)/stride +1 \]

0值填充

\[ (N+P*2-F)/stride+1 \\其中P为填充的大小 \]

卷积核参数的个数

\[ (F*F*L+B)*N \ \ 其中F为卷积核的大小,L为通道数,B为偏置数(1),N为卷积核个数 \]

总结

技术分享图片

以上是关于卷积后的输出尺寸的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

4.1 卷积神经网络

卷积网络输出尺寸计算

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CNN基础——卷积神经网络的组成

CNN中卷积层输入与输出尺寸的计算细节

卷积神经网络的结构、尺寸