通过输入维度、卷积核、步长计算输出维度_对于一个输入大小为28x28×的围像,使用一个3x3的卷积核进行卷积,步长为padding为1

一、Padding = VALID

对于VALID = (W-F+1)/S

其中：W表示输入数据维度，F表示卷积核维度，S为步长即卷积核每次移动距离

例：输入一个 28*28*1 的数据，卷积核为 6个3*3，步长为1，采用Padding = VALID计算其输出维度？

根据公式得：(28-3+1)/1 = 26

所以得到的输出维度为：26*26*6 （6是卷积核的个数）

二、Padding = SAME

对于SAME = W/S

其中：W表示输入数据维度，F表示卷积核维度，S为步长即卷积核每次移动距离

例：输入一个 28*28*1 的数据，卷积核为 6个3*3，步长为2，采用Padding = SAME计算其输出维度？

根据公式得：28/2= 14

所以得到的输出维度为：14*14*6 （6是卷积核的个数）

三、通用公式

N = (W-F+2P)/S

注：P表示Padding的像素数

例：输入一个 227*227*1 的数据，卷积核为 96个11*11，步长为4，采用Padding = VALID,Batch_size=256(每次训练样本个数)计算其输出维度？

根据公式得：(227-11+2*0)/4 + 1 = 55

所以得到的输出维度为：256*55*55*96   （96是卷积核的个数）