要加油啊

摘要： CNN 输入输出步长padding计算 卷积操作 i 是输入大小，p是padding，f是卷积核大小 ，o为输出大小 o = (n+2p-m)/s + 1 理解：n + 2p 是补全后的图大小，-m 是减去了不可能走到的位置（最后卷积核盖住了最后m的大小不能再扫描了，如下图），/s 除以步长，是可以 阅读全文

摘要： 卷积层的基本操作就是：卷积操作和池化操作两个 1、标准卷积 就是输入特征图（也可能是原图），用filter进行卷积操作，每个filter产生一个输出特征图，filter的个数决定了输出特征图的个数（也就是输出的通道数） 注意：每个filter是有通道数的，默认通道数与输入特征图通道数一致 相关计算， 阅读全文