卷积层输出大小

Question

我目前正在努力深入学习，并且在理解CNN方面存在一个小问题。

根据CS231n，计算转换器输出大小的通用公式。图层为W'=(W−F+2P)/S+1，其中W为输入大小，F为感知字段，P为填充，S为步幅。到目前为止，我完全理解了这个公式。

然后是TensorFlow tutorial。根据教程，第一个卷积层的输出大小为28x28x32。为什么不（28-5）/ 1 + 1 = 24→24x24x32，以便第一个汇集层将其减少到12x12x32？我在这里做错了什么？

Answer 1

这里对于conv层，默认使用SAME填充。 P=floor(F/2)填充SAME。所以(28- 5 + 2*2)/1 +1 = 28