인공지능을 좋아하는 곧미남

(Input Size – Pool Size + 2*Padding)/Stride + 1 Conv Output data size = (Input Size – Filtersize + 2*Padding)/Stride + 1 1. conv layer1을 거친 L1 shape의 사이즈는 상기 공식에 따라서 (P = Padding="SAME") (28-3 + 2*P)/1 + 1 = 28 즉, P = 1이되어 입력과 출력의 사이즈를 같게 해준다. Pooling Output data size = (Input Size – Kernelsize + 2*Padding)/Stride + 1 2. MaxPooling Layer를 거친 L1 shape은 상기 공식에 따라서 (28-2 + 2*P)/2 + 1 = 14 P = 0이 된다..