卷积层和池化层之后图片尺寸改变

最近碰到的总是TF中的参数问题，其中一个padding的参数值设置觉得比较重要。tf中padding提供两种填充方式：VALID和SAME。

对于VALID，输出的形状计算如下：

对于SAME，输出的形状计算如下：

其中，WW为输入的size，F为filter的size，S为步长，向上取整。
因为网上很多文章在讲的时候是按照一维二维区分开的，一维中填充先判定填充数是否为奇数，如果是奇数的话多出来的填充在队尾。

转载补充一下卷积层和池化层之后的尺寸问题：
[转载自]
(https://blog.****.net/u014453898/article/details/85126733)
一，卷积操作

若图像为正方形：设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN：

若图像为矩形：设输入图像尺寸为WxH，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，图像深度(通道数)为C，Padding使用P，则：

卷积后输出图像大小：

注意：Padding的作用用于解决图像边缘信息损失的问题

如same：

输入特征图为5x5，卷积核为3x3，外加padding 为1，则其输出尺寸为

二，池化操作

设输入图像尺寸为WxH，其中W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数），卷积核的尺寸为FxF，S:步长

池化后输出图像大小：

池化后输出图像深度为D

当进行池化操作时，步长S就等于池化核的尺寸，如输入为24x24，池化核为4x4，则输出为

若除不尽，则取较小的数，如池化核为7x7，则输出为

不是用四舍五入，就是取最小的整数，即使为3.9，也是 取3