CNN刚刚入门,一直不是很明白通过卷积或者pooling之后图像的大小是多少,看了几天之后终于搞清楚了,在这里就结合keras来说说各层图像大小是怎么计算的,给刚入门的一点启发吧!...4*4,数量32个,原始图像大小36*20
chars_model.add(Convolution2D(32, 4, 4, input_shape=(1, 36, 20), border_mode='valid...', activation='relu', W_regularizer=l2(weight_decay)))
# 第二层卷积,filter大小4*4,数量32个,图像大小(36-4+1)*(20-4-...chars_model.add(Dropout(0.3))
# 第三层卷积,filter大小4*4,数量64个,图像大小15*7
chars_model.add(Convolution2D(64,...4*4,数量64个,图像大小12*4,输出是10*2
chars_model.add(Convolution2D(64, 3, 3, input_shape=(1, 12, 4), border_mode