如果指定输出数量,如何在CNN中计算输出维度

我很难弄清楚每一个的尺寸是多少 CNN 图层为。

假设我的输入是一个向量,然后我把它投影到 4x4x256 矩阵使用一个完全连接的层,所以。。。

zP = slim.fully_connected(
    z,
    4*4*256,
    normalizer_fn=slim.batch_norm,
    activation_fn=tf.nn.relu,
    scope='g_project',
    weights_initializer=initializer
)

# Layer is reshaped to a 4x4x256 mapping.
zCon = tf.reshape(zP,[-1,4,4,256])

z 是我的原始向量。我就拿这个 4x4x256个 矩阵并将其送入 有线电视新闻网 ...

gen1 = slim.convolution2d_transpose(
    zCon,
    num_outputs=64,
    kernel_size=[5,5],
    stride=[2,2],
    padding="SAME",
    normalizer_fn=slim.batch_norm,
    activation_fn=tf.nn.relu,
    scope='g_conv1', 
    weights_initializer=initializer
)

,迈着一大步 2 过滤器大小为 . 这意味着我知道我的一个维度将是 64 ,但是我不知道其他两个维度是什么,也不知道如何计算。

如何计算剩余尺寸?