convolutional layer의 output size 공식에 대한 제 나름의 이해를 간단하게 정리한 글입니다. The output size of a Convolutional layer [가정] 2-D discrete convolutions (커널 사이즈 2-D) input이 정사각형 (h == w) kernel이 정사각형 stride의 경우 각 축에 동일하게 적용됨 zero padding의 경우 각 축에 동일하게 적용됨 dilation은 적용하지 않음. [공식] $$o = \lfloor \frac{i+2p-k}{s} \rfloor + 1 $$ $i$ = a size of input $p$ = amount of padding $k$ = kernel size $s$ = stride $o$ = outpu..
