2017-02-04 75 views
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本文Let there be Color!實現CNN,性質如下:卷積地圖輸出尺寸

  • 圖像尺寸:224x224
  • 內核尺寸:3X3
  • 步:2X2
  • 填充:1x1

在論文中, y提到the output layer size is 112X112,但使用公式計算它Num of outputs = ((Size-F+2*P)/S)+1)[1]result = 112.5

不應該輸出是整數嗎?

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我認爲他們在文章中提到,不是執行最大池化,而是執行與步驟2的卷積。這意味着正常的卷積操作是用填充'1×1'和步幅1來執行的。但是,在卷積層最大池,它們執行與步幅2的另一個卷積以減小空間維度。 – Kashyap

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我不這麼認爲,因爲在本文中,第一個conv層使用stride 2執行卷積,所以卷積層涉及最大池形式,而不是在傳統卷積層之後開始。 - @Kashyap –

回答

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我溝通與紙筆者,他說

是實現明智的,分數的大小得到捨去所以 輸出會爲112x112

這意味着最後一列會忽視。

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這是新的東西:|那麼你只是扔掉最後一列?我建議你將圖像重新縮放到合適的比例。可能會更改圖像大小爲223.這會給你一個整數與 – Kashyap

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一起工作好主意,謝謝你@Kashyap –