N = (W - F + 2P)/S + 1
其中输入图片大小为W;filter大小为F,步长(Stride)为S,padding的像素数为P
例子:
第一层卷积经过64个大小为33的卷积核,步距(padding)为1,
经过第一个卷积层后图片的大小变为22422464
计算过程:
N = (224 - 3 + 21)/ 1 + 1 = 224
因为卷积操作用到了64个卷积核,所以图像的深度变为64
N = (W - F + 2P)/S + 1
其中输入图片大小为W;filter大小为F,步长(Stride)为S,padding的像素数为P
例子:
第一层卷积经过64个大小为33的卷积核,步距(padding)为1,
经过第一个卷积层后图片的大小变为22422464
计算过程:
N = (224 - 3 + 21)/ 1 + 1 = 224
因为卷积操作用到了64个卷积核,所以图像的深度变为64