卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一种非常重要的模型，它广泛应用于图像识别、语音处理等领域。其中，理解如何计算特征图的大小是掌握CNN的关键之一。在本文中，我们将深入探讨卷积神经网络中的一个基本概念——如何计算特征图的大小。

首先，我们需要了解几个关键参数：输入图像的尺寸、卷积核的大小、步长和填充。假设我们有一个5x5像素的输入图像，使用3x3的卷积核，步长为1，且没有填充。根据公式 (W - F + 2P)/S + 1，我们可以计算出输出特征图的宽度和高度。在这个例子中，输出特征图的大小将是 (5 - 3 + 20) / 1 + 1 = 3。

此外，通过调整卷积层的参数，如改变步长或添加填充，可以灵活地控制特征图的大小，从而适应不同的应用场景。例如，使用较大的步长会导致特征图变得更小，而增加填充则会使特征图保持原样或更大。

掌握这些基础知识后，你将能够更好地设计和优化卷积神经网络模型，以满足特定任务的需求。🚀

深度学习 卷积神经网络 特征图大小