如何计算经过CNN（卷积神经网络）卷积后的图片大小

对于给定的一张图片，如下图，32×32大小的输入图片经过一次卷积之后，如何得到28×28的feature maps?

设卷积前的图像大小为n×n, 过滤器大小为f×f, padding(填充)为p, stride(步长)为 s, 则卷积后的图像 m×m 大小为：
m = (n+2p-f)/s + 1.（如果商不为整数，向下取整）

(32+0-5)/1 + 1 = 28. 所以上图中的输入图片经过一次卷积之后，得到了28×28的feature maps.