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输入图片大小为200*200，依次经过一层卷积（kernel

[单选题]
输入图片大小为200*200，依次经过一层卷积（kernel size 5*5， padding 1， stride 2）， pooling （kernel size 3*3， padding 0， stride 1），又一层卷积  (kernel size 3*3, padding 1, stride 1)之后，输出特征图的大小为：（） 
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算法才是灵魂头像 算法才是灵魂
计算尺寸不被整除只在GoogLeNet中遇到过。卷积向下取整，池化向上取整。

（200-5+2*1）/2+1 为99.5，取99

（99-3）/1+1 为97

（97-3+2*1）/1+1 为97

我搜索的公式：

这里提供一个计算每一层输出图像的size的公式。无论是卷积层还是pooling层，公式都是这样的：

( input_size + 2*padding - kernel_size ) / stride+1 = output_size

发表于 2019-05-14 16:34:41 回复(0)
earnestbin头像 earnestbin
这里面要注意取整的方式，对于指定padding的数值，那么卷积向下取整，池化向上取整没问题，但是如果是padding='same'或者'valid'，feature map计算公式是不一样的，源码里面是ceil
发表于 2019-08-09 21:51:04 回复(0)
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问题信息

算法工程师 携程 2019 大数据开发工程师
上传者：小小
难度：
2条回答 1600浏览

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