首先咱们一步步理清楚你的两个核心疑问：

关于7×7卷积核的来源 #

你提到的7×7×512输入的FC层转Conv层，这里的卷积核尺寸7×7完全对应输入特征图的空间尺寸，咱们拆解下等价逻辑：

• 原FC层的操作是把7×7×512的特征图拉平成一个长度为7*7*512=25088的向量，再和25088×4096的权重矩阵相乘，得到4096维的输出向量。
• 转成Conv层时，每个卷积核的尺寸是7×7×512（和输入特征图的空间+通道维度完全匹配），一共4096个这样的核。用步长S=1、无填充P=0的方式卷积时，输出空间尺寸计算为(7-7+0)/1 +1 =1——每个核输出1个值，4096个核就得到1×1×4096的特征图，和FC层的结果完全一致。

简单说，这个7就是输入特征图的高/宽，只有用和输入空间尺寸一样大的卷积核，才能一次性覆盖整个特征图，输出单值，和FC的计算逻辑完全对齐。

你的CNN结构转换是否正确 #

先给你点个赞，最后池化层的输出尺寸计算是完全正确的：
234×234 → Conv7x7步长1→228×228 → Pool2x2→114×114 → Conv7x7步长1→108×108 → Pool2x2→54×54 → Conv7x7步长1→48×48 → Pool2x2→24×24×32，这个推导没问题。

再看FC层转Conv层的逻辑，你的结论是对的，但可以补充下每一层的卷积核细节：

1. 第一个FC(1024)：要转成24×24×32的卷积核，共1024个，步长S=1、无填充P=0，输出空间尺寸(24-24+0)/1+1=1，即1×1×1024，和原FC输出一致。
2. 第二个FC(1024)：此时输入是1×1×1024，所以转成1×1×1024的卷积核，共1024个，步长1无填充，输出1×1×1024。
3. 第三个FC(1000)：同理，转成1×1×1024的卷积核，共1000个，输出1×1×1000。

你说的“得到1024x1x1、1024x1x1、1000x1x1的输出”是正确的，本质就是用对应尺寸的卷积核替代全连接层的权重矩阵，实现完全等价的计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jacob