neural-network - 在著名的卷积神经网络示例中无法计算池化和二次采样后的维度

Question

上图来自 Yann LeCun 的 pdf，标题为“Hierarchical Models Of Perception and Reasoning”

我无法理解第 2 层如何是 14X14 特征图？具有 10X10 池化和 5X5 子采样的 75X75 矩阵如何给出 14X14 矩阵？

Answer 1

如果您参考LeCun 等人的另一篇论文。相同的网络用于更大的输入（143x143 灰度图像）：

第一阶段有 64 个大小为 9x9 的过滤器，然后是一个具有 5x5步幅和 10x10平均窗口的子采样层。[...]

这给出了正确的维度：

output size = (input size - window size) / step + 1
            = (75-10) / 5 + 1
            = 14