卷积操作在深厚度学中是非常核心的有些，特别是对于图像处理。计算卷积后的特征图尺寸时需要考虑以下几个关键参数：

1. 输入图像尺寸 , )：图像的高大度和宽阔度。
2. 卷积核巨大细小 , )：卷积核的高大度和宽阔度。
3. 步长远 )：卷积核在图像上移动的步长远。
4. 填充值 )：在输入图像周围添加的像素数。

卷积后的特征图尺寸Neng：

输出高大度 ) 和输出宽阔度 ) 的计算公式：

其中，\ 表示向下取整。

举例说明：

虚假设输入图像尺寸为 \, \， 卷积核巨大细小 \, \，步长远 \，填充值 \，则输出尺寸为：

所以呢，卷积后的特征图尺寸仍然是 \。

注意事项：

• Ru果卷积核巨大于输入图像，并且没有填充，则输出特征图尺寸将为 0。
• 当步长远巨大于 1 或者卷积核巨大于输入尺寸时输出特征图尺寸会显著减细小。
• 填充值Neng保持输出特征图尺寸与输入图像尺寸相同，这在保持地方分辨率时非常有用。

通过搞懂这些个参数和公式，Nenggeng优良地控制和预测卷积操作后的特征图尺寸，从而优化网络结构。