テンソルフローチュートリアル

テンソルフローチュートリアルの「密集したレイヤー」セクションの理解方法テンソルフローチュートリアルのセクションでは、イメージサイズは7 x 7です。私はコードを試しました、そして、これらのパラメータが動作するようです。テンソルフローチュートリアル

しかし、私はこれを得る方法がわかりません7 x 7寸法。、原画像は、第1 CONV層28、X 28、

ある、max_pool_2x2関数は4倍画像寸法の両方を減少させる、第1プーリング操作後う

：私はそれを理解します画像サイズは、HERE 7×7
私は2 CONV層中

、そこに別のmax_pool_2x2関数呼び出しを理解していない何であるので、私は、画像サイズが4 の因子によって低減されるべきだと思いますアガにあります。しかし、実際にはしませんでした。

どのステップが間違っていますか？

出典

2016-01-27 davidshen84

また、最大プールと畳み込みのストライドを知る必要があります。ここで

def conv2d(x, W): 
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 

def max_pool_2x2(x): 
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], 
         strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

、我々はそのコンボリューションを見ることができるには、1のストライドを持っており、あなたが最大のプールを見ることができますどのように最大のプールは、2のストライドを持っている、それは2x2のボックスを取ることで、画像の上にスライド毎回4ピクセルを超える最大値をとる。あなたが2のストライドを持っている場合、それは移動するたびに2ステップかかる！画像のサイズは、4ではなく2の倍率で減少する必要があります。

つまり、最大プール2x2とストライド2の28x28ピクチャは14x14になります。別の最大プール2x2およびストライド2は、それを7x7に縮小する。

さらに私の要点を説明すると、最大プール2x2とストライド1の場合を考えてみましょう。画像をパディングしないと、最大プール後の27x27画像になります。ここで

は、より完全な答えのための画像です：