P1 填充和步幅
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先讲卷积层里控制输出大小的两个超参数,填充和步幅。
1.1 填充
- 首先考虑为什么要有填充这个东西
- 比如给定一个32*32的输入图像(FashionMNIST数据集的图像都是这个大小),对这个图像使用5*5的卷积核。
- 那么第一层(也就是第一次卷积)得到输出大小就是32-5+1=28
- 所以就是每次减去4,那么连续七次卷积(每次在上一次基础上),就是32-4*7=32-28=4
- 用更大的卷积核则可以更快的减小输出大小
- 输入的形状 n h ×