卷积层输出特征图大小公式
时间: 2024-03-07 20:30:52 浏览: 27
假设输入图像大小为 $W_1 \times H_1$,卷积核大小为 $F \times F$,步长为 $S$,填充大小为 $P$,输出特征图大小为 $W_2 \times H_2$,则有以下公式:
$$W_2 = \left\lfloor \frac{W_1 - F + 2P}{S} \right\rfloor + 1$$
$$H_2 = \left\lfloor \frac{H_1 - F + 2P}{S} \right\rfloor + 1$$
其中 $\lfloor \rfloor$ 表示向下取整。
相关问题
卷积层输出大小尺寸计算
在卷积神经网络中,卷积层输出的大小取决于输入的大小、卷积核的大小、步长和填充。
假设输入大小为 $W_1 \times H_1 \times D_1$,卷积核大小为 $F \times F$,步长为 $S$,填充为 $P$,输出的大小为 $W_2 \times H_2 \times D_2$。
输出的宽度 $W_2$ 可以用以下公式计算:
$$W_2 = \frac{W_1 - F + 2P}{S}+1$$
输出的高度 $H_2$ 可以用以下公式计算:
$$H_2 = \frac{H_1 - F + 2P}{S}+1$$
输出的深度 $D_2$ 取决于卷积核的数量,即卷积层的滤波器数量。
例如,如果输入大小为 $28 \times 28 \times 3$,卷积核大小为 $5 \times 5$,步长为 $1$,填充为 $2$,有 $32$ 个卷积核,则输出大小为 $28 \times 28 \times 32$。
卷积层池化层计算公式
卷积层和池化层是深度学习中常用的层,用于提取输入数据的特征。下面是它们的计算公式:
1. 卷积层计算公式:
卷积层通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作,得到特征图。假设输入数据为X,卷积核为W,偏置为b,步长为S,填充为P,输出特征图为Y。卷积层的计算公式如下:
Y[i, j] = sum(X[m, n] * W[i, j, m, n]) + b[i, j]
其中,i和j表示输出特征图的索引,m和n表示卷积核的索引。
2. 池化层计算公式:
池化层用于减小特征图的尺寸,并保留主要特征。常见的池化操作有最大池化和平均池化。假设输入特征图为X,池化窗口大小为K,步长为S,输出特征图为Y。池化层的计算公式如下:
Y[i, j] = max(X[i*S:i*S+K, j*S:j*S+K]) (最大池化)
Y[i, j] = mean(X[i*S:i*S+K, j*S:j*S+K]) (平均池化)
其中,i和j表示输出特征图的索引。
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