CNNの畳み込み層での変換によってFeature mapsがどう変換されるのか分からなかったので調べた．
結論
普段pytorchを使用するので，pytorchのドキュメントを調べたら書いてあった．導出もできれば良かったが，今回は結果だけわかれば良かったのでまたいつか．
$$
H_{out} = \left\lfloor\frac{H_{in} + 2 \times \text{padding}[0] - \text{dilation}[0] \times (\text{kernel_size}[0] − 1) − 1}{\text{stride}[0]} + 1\right\rfloor
$$
$$
W_{out} = \left\lfloor\frac{W_{in} + 2 \times \text{padding}[1] - \text{dilation}[1] \times (\text{kernel_size}[1] - 1) - 1}{\text{stride}[1]} + 1\right\rfloor
$$
$H_{in}$：変換前のhight
$W_{in}$：変換前のwidth
$H_{out}$：変換後のhight
$W_{out}$：変換後のwidth
$\text{kernel_size}[0]$：hightのkernel_size(デフォルトは1)
$\text{kernel_size}[1]$：widthのkernel_size(デフォルトは1)
$\text{padding}[0]$：hightのpadding(デフォルトは0)
$\text{padding}[1]$：widthのpadding(デフォルトは0)
$\text{dilation}[0]$：hightのdilation(デフォルトは1)
$\text{dilation}[1]$：widthのdilation(デフォルトは1)
$\text{stride}[0]$：hightのstride(デフォルトは1)
$\text{stride}[1]$：widthのstride(デフォルトは1)