当我使用tensorflow教程学习深度mnist时，在卷积并合并到输入图像后，我对输出大小有疑问。在教程中，我们可以看到:
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])
We then convolve x_image with the weight tensor, add the bias, apply
the ReLU function, and finally max pool. The max_pool_2x2 method
will reduce the image size to 14x14.
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
我认为有两个步骤可以处理输入图像:fisrt卷积和第二个最大池？卷积后，输出大小为(28-5 + 1)*(28-5 + 1)= 24 * 24。则最大池的输入大小为24 * 24。如果池大小为2 * 2，则输出大小为(24/2)*(24/2)= 12 * 12，而不是14 * 14。那有意义吗？ pleae告诉我有关卷积和合并后如何计算输出大小的详细信息。非常感谢。
下图是论文中CNN的过程。
image of the CNN process
我已经知道问题出在哪里。
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
padding ='SAME'表示输出大小与输入大小----图像大小相同。然后卷积后，输出大小为28 * 28，合并后最终输出大小为(28/2)*(28/2)= 14 * 14。但是如何解释有关padding ='SAME'的以下代码:
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
参考方案
卷积层的输出大小取决于所使用的填充算法。如您在本教程的“卷积和池化”部分中所见，它们使用填充的same方法。这意味着输出形状与输入形状相同，并且在原始输入之外用零填充输入。
使用valid填充算法时，对输出形状的估计为true。
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