In AlexNet http://www.cs.toronto.edu/%7Efritz/absps/imagenet.pdf，图像数据为3*224*224.
第一个卷积层用96个大小的核对图像进行过滤11*11*3步幅为 4 像素。
我对第一层的输出神经元数量有疑问。
在我看来，输入是224*224*3=150528，那么输出应该是55*55*96=290400
但在论文中，他们描述的输出是253440
如何计算这一层神经元的数量？
看起来输入大小是 227x227，没有填充。我也认为他们在论文中提到的是一个错误。看看这个链接。
http://cs231n.github.io/卷积网络/ http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
它提到：
克里热夫斯基等人。赢得 2012 年 ImageNet 挑战的架构接受尺寸为 [227x227x3] 的图像。在第一个卷积层上，它使用感受野大小 F=11、步长 S=4 且无零填充 P=0 的神经元。由于 (227 - 11)/4 + 1 = 55，并且由于 Conv 层的深度为 K=96，因此 Conv 层输出体积的大小为 [55x55x96]。 55 个中的每一个55该体积中的 96 个神经元连接到输入体积中大小为 [11x11x3] 的区域。此外，每个深度列中的所有 96 个神经元都连接到输入的相同 [11x11x3] 区域，但当然具有不同的权重。有趣的是，如果你阅读实际的论文，它声称输入图像是 224x224，这肯定是不正确的，因为 (224 - 11)/4 + 1 显然不是整数。这让 ConvNets 历史上的许多人感到困惑，并且对发生的事情知之甚少。我自己的最佳猜测是 Alex 使用了 3 个额外像素的零填充，但他在论文中没有提到这一点。
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