【发布时间】：2017-02-05 21:41:03
【问题描述】：
本文Let there be Color!实现CNN，属性如下：
- 图片尺寸：
224x224 - 内核大小：
3X3 - 步幅：
2X2 - 填充：
1x1
在论文中，他们提到了the output layer size is 112X112，但使用公式Num of outputs = ((Size-F+2*P)/S)+1)[1]计算它，result = 112.5
输出不应该是整数吗？
【问题讨论】：
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我认为他们在论文中提到，他们不是执行最大池化，而是执行步幅 2 的卷积。这意味着正常的卷积操作是使用填充
1 x 1和步幅 1 执行的。但是在卷积之后层而不是最大池化，它们执行另一个步幅为 2 的卷积以减少空间维度。 -
我不这么认为，因为在论文中，第一个卷积层执行步长为 2 的卷积，因此卷积层涉及最大池化形式，而不是在传统的卷积层之后开始。 - @Kashyap