在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種常用的模型。在CNN中，池化層被廣泛應(yīng)用來減小特征圖的尺寸并提取主要特征。然而，在進行池化計算之前，我們需要了解如何計算池化后的圖片尺寸。 池化計算公式

在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種常用的模型。在CNN中，池化層被廣泛應(yīng)用來減小特征圖的尺寸并提取主要特征。然而，在進行池化計算之前，我們需要了解如何計算池化后的圖片尺寸。

池化計算公式

池化計算后的圖片尺寸可以通過以下公式來確定：

輸出尺寸 (輸入尺寸 - 池化核尺寸) / 步長 1

其中，輸入尺寸是指未經(jīng)過池化的原始圖片的尺寸，池化核尺寸是指在進行池化操作時所使用的核的尺寸，步長是指每次移動核的大小。

例如，如果我們有一個28x28像素的圖片，并且希望使用一個2x2的池化核以步長2進行池化計算，則根據(jù)上述公式，我們可以計算出池化后的圖片尺寸為：

(28 - 2) / 2 1 14

因此，池化后的圖片尺寸將變?yōu)?4x14像素。

示例計算

為了更好地理解如何計算池化后的圖片尺寸，讓我們以一個具體的示例來說明。

假設(shè)我們有一個28x28像素的圖片，并且我們希望使用一個2x2的池化核以步長2進行池化計算。以下是計算過程：

輸入尺寸: 28

池化核尺寸: 2

步長: 2

根據(jù)公式，我們可以得到：

(28 - 2) / 2 1 14

因此，池化后的圖片尺寸為14x14像素。

與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的對比

最后，我們可以將池化后的圖片尺寸與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)果進行對比。

在上述示例中，我們得到的池化后的圖片尺寸為14x14像素。如果我們將這個結(jié)果與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行池化操作后的結(jié)果進行比較，應(yīng)該會發(fā)現(xiàn)它們是相同的。

總結(jié)起來，計算池化后的圖片尺寸需要使用公式：輸出尺寸 (輸入尺寸 - 池化核尺寸) / 步長 1。通過了解這個計算過程，我們可以更好地理解和使用池化層來減小特征圖的尺寸。