今天我来说说一个很有用的公式，参考 Stanford CS231n 课程笔记。[Link]
公式参数（）：
：输入的每个二维 feature map 大小是
，也就是整个 input 体积是
， 这里
代表 input feature map 的数量。
：Kernel 或 Filter 大小为
：Padding 四周各往外延伸
：Kernel 或 Filter 移动的步长(stride)为
那么每个输出的二维 feature map 大小是：
这个值必须为整数，若为小数则说明这个 Kernel 或 Filter 不适合这个 spatial size 的 input。
举个常见的例子，ConvNet 中用来保持 output spatial size 不变的 Kernel 或 Filter 组合：
为什么说它能让输出大小和原来保持不变呢？让我们一起代入公式计算一下：
所以输出的 spatial size 仍然保持 不变。
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