卷积后的大小
W:矩阵宽,H:矩阵高,F:卷积核宽和高,P:padding(需要填充的0的个数),N:卷积核的个数,S:步长
width:卷积后输出矩阵的宽,height:卷积后输出矩阵的高
width = (W - F + 2P)/ S + 1
height = (H - F + 2P) / S + 1
当conv2d(), max_pool()中的padding=‘SAME’时,width=W,height=H,当padding=‘valid’时,P=0
输出图像大小:(width,height,N)
池化后的大小
width = (W - F)/ S + 1
height = (H - F) / S + 1