卷积和池化过程中特征图的尺寸计算的问题

张翔10

我的问题是卷积神经网络卷积和池化过程中特征图的尺寸计算，卷积神经网络的代码如下：

layers = [
    imageInputLayer(inputSize)

    convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer   

    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer   

    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer   

    fullyConnectedLayer(61)
    softmaxLayer
    classificationLayer];



下面是我计算的尺寸：



我的问题是：
1.我这两个画圈的地方计算正确吗？？



2.我这个卷积神经网络是识别字符的，最后有61种字符，可是最后输入全连接层的是7*7*32=1568，这个,,,,是我算错了，还是就是用这1568个神经元来识别字符啊？？？