深度神经网络Tensorflow里卷积后feature map的大小
2017-06-23 18:00
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深度神经网络Tensorflow里卷积后feature map的大小
feature map的大小和输入、filter、步长都有直接的关系。网上大多是步长为1的情况，自己总结了个公式。举个例子，输入是5x5维的tensor，卷积核filter为3x3，步长stride为1的时候
input: 5x5
filter: 3x3
stride: 1x1
最终feature map为：3x3
步长不为1的时候，输入维数又很大的时候，该怎么计算，经过自己的研究得出公式：
input_size: 输入维数大小
filter_size: 卷积核大小
stride: 步长
feature map = ⌈ (input_size - filter_size + stride) / stride ⌉ ;;上取整，边界不丢弃
以上面的例子再算一次
⌈(5-3+1) / 1 ⌉ = 3
再以AlexNet
的结构里第一层卷积验证下，如下图输入 224x224 卷积核 11x11， 步长4
feature map=⌈(224-11+4) / 4 ⌉ = 55
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