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灰度影象的卷積引數計算

      最近發現一個直接使用CNN提取手指靜脈特徵的論文,感覺論文的關鍵點就是把CNN的每層引數標明瞭。自己以前也只是知道框架,今天遇到後,完全不知道每層的數字怎麼來的。查了好久,終於明白了關於灰度影象的計算。

    

   舉個論文中的例子,輸入影象為65*153,第一個隱含層使用的卷積為(5*5*1)*153,其中5*5是卷積濾波器的大小,1是前一層也就是輸入層的輸出(65*153,這個是輸入的尺寸,所以輸出為1),153是自己定義的濾波器個數。如何計算得到

    (65-5)/2=30    (153-5)/2=74  這是可以整除的情況,如果碰到不能整除的,則取整。每一層濾波器的個數作為第三個輸出引數。