深度學習：圖片卷積或濾波器操作後輸出大小計算 stride vs padding
先定義幾個引數
-
輸入圖片大小 W×W
-
Filter大小 F×F （相當於卷積核大小，也可看作濾波器大小，卷積也是一種濾波）
-
步長 S（stride)
-
padding的畫素個數 P
於是我們可以得出
N = (W − F + 2P )/S+1
輸出圖片大小為 N×N
備查
假設Ｆ為奇數
N: 核中心的個數（卷積中心位置所在資料點，圖片中就相當於畫素點）
N-1 ： 邊的個數，因為兩個點共享一條邊；所以邊數比核個數少一個
(N-1)*S+1: 以最邊上的卷積核為界，共計在原圖（未濾波的圖片）中佔多少個點，其中１是因為包括最邊上那個核
(N-1)*S+1+(F-1)：總寬度，(F-1)是卷積核的兩邊的大小（不含卷積中心點的畫素的個數），
(N-1)*S+1+(F-1) = W+2P
所以
N = (W − F + 2P)/S + 1
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