[tensorflow][原创]关于传智播客3天带你玩转Python深度学习视频讲解的卷积层池化层输入输出可能存在错误

3天带你玩转Python深度学习老师讲解一个重要知识点可能错误，那就是关于卷积核池化输入和输出计算问题，padding=SAME时候输入和输出大小并不一定是一样的，但是里面讲解老师说padding=SAME输出和输入图像大小一样，这个证明是错的。老师说公式是 (输入大小-卷积核大小+2xpadding)/strides=输出大小，这个似乎有些问题，经过实际证明和谷歌提供的文档，应该是padding=SAME时候输出大小=Math.Ceil(输入大小/strides)，而padding=Valid时候,输出大小为Math.ceil(输入大小-卷积核大小+1)/strides，不知道是不是我理解有问题呢，我通过代码查看应该我提供两个公式，而不是(输入大小-卷积核大小+2xpadding)/strides=输出大小，比如以下代码

import tensorflow as tf input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 5, 5, 3])) filter = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 3, 7])) result = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding="SAME") init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) # print(sess.run(result)) print(result.shape)

大家可以看看输入和输出实际不一样。先前我看了视频，我也深信不疑在padding=SAME输出和输入图像大小一样，但是偶然间看到很多人使用Math.Ceil(输入大小/strides)这个公式，我才开始怀疑，经过代码证明，(输入大小-卷积核大小+2xpadding)/strides=输出大小存在一些问题，希望这方面大牛出来解答一下，到底哪个公式才是正确的，以免后续计算错误