如何计算CNN的第一个线性层的输入？

计算CNN的第一个线性层的输入需要考虑以下几个步骤：

1. 输入图像的尺寸：首先需要确定输入图像的尺寸，通常以像素为单位。假设输入图像的尺寸为W×H。
2. 卷积核的尺寸：卷积核是CNN中的一个重要概念，它用于提取图像的特征。卷积核的尺寸通常以像素为单位，假设卷积核的尺寸为K×K。
3. 步长和填充：在进行卷积操作时，可以通过调整步长和填充来控制输出特征图的尺寸。步长表示卷积核在水平和垂直方向上的移动步长，填充表示在输入图像周围添加的像素数。假设步长为S，填充为P。
4. 计算公式：根据上述参数，可以使用以下公式计算第一个线性层的输入尺寸：
5. 输出尺寸 = (输入尺寸 - 卷积核尺寸 + 2 * 填充) / 步长 + 1
6. 假设卷积核的尺寸为K×K，步长为S，填充为P，则第一个线性层的输入尺寸为：
7. 输入尺寸 = (输出尺寸 - 1) * 步长 - 2 * 填充 + 卷积核尺寸
8. 注意：在计算过程中，如果输入尺寸、卷积核尺寸、步长和填充之间存在不合理的组合，可能会导致无法进行有效的卷积操作。

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