一、卷積尺寸計算公式?

二、池化?

?池化分為最大池化和平均池化

最常用的就是最大池化，可以認為最大池化不需要引入計算，而平均池化需要引出計算（計算平均數）

每種池化還分為Pooling和AdaptiveAvgPool

Pooling(2)就是每2*2個格子pooling成一個格子，相當于減半

?AdaptiveAvgPool（7）就是無論剛開始輸入特征圖有多大，最后只能變為7*7的特征圖

最后，進行拉直，還是進行Linear操作

三、計算Loss值

?我們計算Loss值，需要計算出來的概率分布，而經過卷積池化，Linear后得到的y'(上圖）不是概率分布，因此我們進行y'=Softmax(y)操作，得到真正的y'的概率分布。

?

得到y'我們就可以?計算Loss，這里就引入了?CrossEntropy Loss： 交叉熵損失，在使用中，我們可以不用關注計算過程，我們只需調用CrossEntropyLoss即可得到Loss

得到Loss之后，我們就可以使用PyTorch中的loss.backward()方法來自動計算梯度，計算每個卷積核的梯度，更新模型。