卷积/反卷积前后的张量尺寸计算

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aaa958099161/article/details/90374639

本文详细解析了卷积神经网络中下采样（卷积）和上采样（反卷积）的计算公式，阐述了如何通过输入图片大小、卷积核大小、步长和padding来计算输出图片的大小。

1、下采样/卷积：

先定义几个参数

 输入图片大小 ：W×W

Filter大小 ：k×k

步长 ：S

padding的像素数 ：P

输出图片大小为： N×N

于是我们可以得出：N = (W − k + 2P )/S+1

                                                                                                     图（1）

建议推算一把
2、上采样/反卷积：

N是输出图像的大小:output_width,

w是输入图像的大小:input_width

s是步长:stride

k是卷积核大小:kernelsize

p是补充边缘像素:padding

反卷积后特征图尺寸的计算：N=(w-1)×s+k-2p

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