Question

当卷积使用4的内核大小和4的步幅时，输入大小只有10，当尝试在输入边界上进行第三次卷积运算时会失败，所以，如果输入填充了在边界上隐含零以避免这个问题？当我用其他实数填充时有什么问题吗？它是否等于自动增加输入大小？

此外，如果我希望获得相同大小的输出特征映射，通常可以使用3的内核大小和1的填充大小，但是当内核大小是奇数时，如何确定每个内核的大小。输入

Answer 1

是的，必须用零填充输入以克服小输入图像大小问题。要计算每个级别的输出要素图，请使用以下公式：

H_out = ( H_in + 2 x Padding_Height - Kernel_Height ) / Stride_Height + 1
W_out = (W_in + 2 x Padding_Width - Kernel_Width) / Stride_Width + 1

您可以按照上述公式保持填充。