关于#cnn#的问题，请各位专家解答！

Question

看了篇博客https://ironmanjay.blog.csdn.net/article/details/128689946请问-3是怎么算出来的呢？

我算出来是2

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

如果还有问题，请评论或点击头像私信，如果有帮助到您, 请关注、采纳、点赞

1. 关键点分析：
   - 由于不清楚具体在博客中 -3 是如何得出的计算场景，仅知道博主算出来是 -3，提问者算出来是 2，所以需要详细了解博客中相关的计算逻辑和数据。
2. 解决方案：
   - 很遗憾，仅从目前提供的信息无法直接确定 -3 是怎么算出来的。需要进一步查看博客中关于这个计算的具体步骤、所涉及的数据以及相关的公式或算法。
   - 例如，如果是在进行某种数学运算，如矩阵运算、函数求值等，要明确参与运算的元素以及运算规则。假设是在计算一个简单的表达式 a - b，那么就需要知道 a 和 b 的具体取值是如何确定的。
   - 如果是在深度学习相关的计算中，比如卷积核的计算等，要清楚输入数据的维度、卷积核的参数设置等信息。例如，在计算卷积层输出特征图的尺寸时，公式为：
   • (W_{out}=\frac{W_{in}-F + 2P}{S}+1)
   • (H_{out}=\frac{H_{in}-F + 2P}{S}+1)
   • 其中 (W_{in}) 和 (H_{in}) 是输入特征图的宽度和高度，(F) 是卷积核的大小，(P) 是填充，(S) 是步长。如果在计算过程中出现了类似与 -3 相关的结果，可能是在代入这些参数进行计算时出现了错误。比如假设 (W_{in}=5)，(F = 3)，(P = 0)，(S = 1)，那么 (W_{out}=\frac{5 - 3+0}{1}+1 = 3)，如果计算错误可能会得到其他结果。
3. 不同方案优缺点：
   - 目前没有多种明确的方案可供对比，因为信息有限。但如果能获取更多博客中的计算细节，就可以按照正确的计算逻辑进行计算，优点是能准确得出正确结果，缺点是需要花费时间仔细梳理博客中的内容。
4. 总结：
   - 仅根据现有信息难以直接解释 -3 的计算由来。需要进一步深入查看博客中相关的计算过程、数据及规则等，才能准确找出 -3 是如何计算得出的，进而判断是计算过程中的哪一步出现了差异导致与提问者得到不同结果。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。