cnn stride and padding_CNN中的stride、kernel、padding计算
在卷积网络搭建过程中，遇到了一个困惑，那就是如何根据卷积的一些超参数来计算网络的输出的大小，即卷积尺寸变化
为了使得计算过程更加直观，定义以下参数
定义
定义
定义
输入尺寸为
输出尺寸为
则有卷积尺寸变化为
例如，输入为
但是肯定会有不能被整除的状况，在PyTorch中可以看到
池化类似
Shape:- Input: :math:`(N, C, H_{in}, W_{in})`- Output: :math:`(N, C, H_{out}, W_{out})`, where.. math::H_{out} = leftlfloorfrac{H_{in} + 2 * text{padding[0]} - text{dilation[0]}times (text{kernel_size[0]} - 1) - 1}{text{stride[0]}} + 1rightrfloor.. math::W_{out} = leftlfloorfrac{W_{in} + 2 * text{padding[1]} - text{dilation[1]}times (text{kernel_size[1]} - 1) - 1}{text{stride[1]}} + 1rightrfloor在PyTorch中对于不能整除的状况默认均为向下取整，可以选择向上取整
肯定有小伙伴在困惑，这些参数有什么意义嘛，刚开始看到这个公式的时候我也有这样的困惑，但是后来和实验室师兄交流弄懂了，如果我们需要设定指定大小的输入输出，那么中间的超参数的设置就很有意义了。
例如输入为
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