图像处理中的深度卷积神经网络
输出尺寸(oho_hoh,owo_wow)与输入尺寸(nhn_hnh,nwn_wnw)、核尺寸(khk_hkh,kwk_wkw)、padding(php_hph,pwp_wpw)和stride(sws_wsw,shs_hsh)的关系 oh=(nh+ph−kh+sh)/show=(nw+pw−kw+sw)/sw o_h=(n_h+p_h-k_h+s_h)/s_h \\ o_w=(n_w+p_w-k_w+s_w)/s_w oh=(nh+ph−kh+sh)/show=(nw+pw−kw+sw)/sw 这里的php_hph,pwp_wpw表示两侧pad
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