卷积计算

今天研究了一下卷积计算。
卷积涉及到的两个输入为： 图像和filter

• 图像: 维度为 C*H*W C是channel, 也叫做 depth, H和W就是图像的宽和高了。

• filter, 维度为 K*K, 假设 filter的个数为 M个
  直接进行卷积的伪代码为

for w in 1..W (img_width)
  for h in 1..H (img_height)
    for x in 1..K (filter_width)
      for y in 1..K (filter_height)
        for m in 1..M (num_filters)
          for c in 1..C (img_channel)
            output(w, h, m) += input(w+x, h+y, c) * filter(m, x, y, c)
          end
        end
      end
    end
  end
end

卷积之后的输出的维度为 num_filter* out_h * out_w
注意out_h 和 out_w 是img_h, img_w经过pading 和stride之后的宽高，计算公式为：
hout=