CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式
卷积层Conv的输入:高为h、宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为:
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其中上开下闭开中括号表示向下取整。
MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算。
具体计算可以AlexNet为例。
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