CNN中下一层Feature map大小计算
符号表示:
$W$:表示当前层Feature map的大小。
$K$:表示kernel的大小。
$S$:表示Stride的大小。
具体来讲:
整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了,因为按照CNN的移动方式,是根据Stride来进行移动的,因此除了最后一个的长度为K之外,前面所有的长度全部为S。当然K=S仅仅是一种特殊情况而已。
正如这幅图片所示(有点丑,将就着看吧),为了直观,故意将重叠的部分给忽略掉,这样可以更清楚的明白到底是怎样一回事。
因此最后的公式就是这样子的:
下一层Feature map的大小 $=\frac{W-K}{S}+1$
如果需要加入padding,那么将padding后的整体看作是W这样就可以了,就这样吧。
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