如何计算池化后的图片尺寸？

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的模型。在CNN中，池化层被广泛应用来减小特征图的尺寸并提取主要特征。然而，在进行池化计算之前，我们需要了解如何计算池化后的图片尺寸。

池化计算公式

池化计算后的图片尺寸可以通过以下公式来确定：

输出尺寸 (输入尺寸 - 池化核尺寸) / 步长 1

其中，输入尺寸是指未经过池化的原始图片的尺寸，池化核尺寸是指在进行池化操作时所使用的核的尺寸，步长是指每次移动核的大小。

例如，如果我们有一个28x28像素的图片，并且希望使用一个2x2的池化核以步长2进行池化计算，则根据上述公式，我们可以计算出池化后的图片尺寸为：

(28 - 2) / 2 1 14

因此，池化后的图片尺寸将变为14x14像素。

示例计算

为了更好地理解如何计算池化后的图片尺寸，让我们以一个具体的示例来说明。

假设我们有一个28x28像素的图片，并且我们希望使用一个2x2的池化核以步长2进行池化计算。以下是计算过程：

输入尺寸: 28

池化核尺寸: 2

步长: 2

根据公式，我们可以得到：

(28 - 2) / 2 1 14

因此，池化后的图片尺寸为14x14像素。

与神经网络结果的对比

最后，我们可以将池化后的图片尺寸与神经网络中的结果进行对比。

在上述示例中，我们得到的池化后的图片尺寸为14x14像素。如果我们将这个结果与卷积神经网络中进行池化操作后的结果进行比较，应该会发现它们是相同的。

总结起来，计算池化后的图片尺寸需要使用公式：输出尺寸 (输入尺寸 - 池化核尺寸) / 步长 1。通过了解这个计算过程，我们可以更好地理解和使用池化层来减小特征图的尺寸。

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