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- @Run_Bomb
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简明易懂——卷积神经网络的输入输出特征图大小计算
???? 参考文档：《百度飞浆：零基础入门深度学习》假设输入图片尺寸是 H×WH \times WH×W，卷积核（池化窗口）大小为 kh×kwk_h \times k_wkh×kw卷积层： 假设填充为(ph,pw)(p_h, p_w)(ph,pw)，步幅为 (sh,sw)(s_h, s_w)(sh,sw)，则卷积层输出特征图的大小为：Hout=H+2ph−khsh+1H_{out} =
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