1.卷积层
我们以灰度图像为例举行解说：让一个权重矩阵即卷积核（kernel）渐渐在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把结果汇总成一个输出像素。利用3x3卷积核，在未利用padding的情况下，卷积之后的图像尺寸为(width-2)*(height-2)。
以下动图展示了in_channels=3、out_channels =2，kernel_size=3、stride=2、padding=1的卷积层运算过程。
【卷积的计算公式】
输入图片的尺寸：一般用nn表示输入的image大小。
卷积核的大小：一般用ff表示卷积核的大小。
填充（Padding）：一般用p来表示填充大小。
步长(Stride)：一般用s来表示步长大小。
输出图片的尺寸：一般用o来表示。
假如已知 n,f,p,s,可以求得o
计算公式如下：
o = ⌊ n + 2 p − f s ⌋ + 1 o=\lfloor\frac{n+2p-f}{s} \quad \rfloor+1 o=⌊sn+2p−f⌋+1
此中" ⌊ ⌋ \lfloor \rfloor ⌊⌋"是向下取整符号，用于结果不是整数时举行向下取整。
输出图片大小为：o×o
步长为2，卷积核为3*3，p=0的卷积情况如下：
当卷积函数中padding='same’时，会动态调整 p 值，确保 o=n ，即包管输入与输出一致。例如：输入是 28281 输出也为 28281 。
步长为1，卷积核为3*3，padding='same’的卷积情况如下：
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