Let’s assume we add 4 units at the input layer (pink units above), so that we can get 4 more units after the first convolution layer, 2 more units after the first pooling layer, 2 more units after the second convolution layer, and 1 more output. Therefore, window size to generate a new output is 4 (2 stride ×2). Moreover, this is a demonstration of the fact that if we increase the size of the input, we will increase the size of every layer, proving CNNs’ capability in handling dynamic length inputs.
Supposons que nous ajoutions 4 unités à la couche d’entrée (unités roses au-dessus), de sorte que nous puissions obtenir 4 unités supplémentaires après la première couche de convolution, 2 unités supplémentaires après la première couche de pooling, 2 unités supplémentaires après la deuxième couche de convolution et 1 unité supplémentaire en sortie. Par conséquent, la taille de la fenêtre pour générer une nouvelle sortie est de 4 (deux fois 2 pas) . De plus, cela démontre que si nous augmentons la taille de l’entrée, nous augmenterons la taille de chaque couche, ce qui prouve la capacité des ConvNets à gérer les entrées de longueur dynamique.