关于卷积神经网络尺寸计算

https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/9150039.html

给出的是    F [(W-F+1）/s]   F 是向上取整

https://blog.csdn.net/wuzqChom/article/details/74785643?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.channel_param

给出的是  F[(W-F)/S ]  +1  F 是向下取整

W为尺寸  w*w 的图像    S为步长 strip  F 为卷积核尺寸   filter

无Padding  

两个式子相等     F（x） + B  =  F（x+ B）  F 为向下取整函数  

如 F（1.6）=1   F （1.6）+1=2，F（1.6+1）=2

有 F[(W-F)/S ]  +1  = F[(W -F +S )/S ]   ，  与 F [(W-F+1）/s]   F 是向上取整  对比 问题就变成了

F（1/S ）=1  F 为向上取整函数   S步长为自然数，所以 等式成立。