卷积核输入输出计算公式
时间: 2024-06-18 22:03:05 浏览: 15
卷积是深度学习中常用的一种操作,它通过卷积核与输入数据进行卷积运算,得到输出特征图。卷积核输入输出计算公式如下:
假设输入数据为 $X$,卷积核为 $K$,输出数据为 $Y$,且卷积操作使用了补零(zero-padding)和步幅(stride),则有:
$Y_{i, j} = \sum_{m=0}^{M-1}\sum_{n=0}^{N-1}X_{i+m\times s, j+n\times s}\times K_{m, n}$
其中,$M$ 和 $N$ 分别为卷积核的高度和宽度,$s$ 为步幅。$i$ 和 $j$ 分别表示输出数据的行数和列数。
相关问题
转置卷积输入输出计算公式
转置卷积的输入输出计算公式如下:
\begin{equation}
y_{i,j,k}=\sum_{h=0}^{r-1}\sum_{w=0}^{s-1}\sum_{c=0}^{C_{out}-1}w_{h,w,c,k}x_{s(i-1)+h+1,s(j-1)+w+1,c}
\end{equation}
其中,$x$ 是输入特征图,$y$ 是输出特征图,$w$ 是可训练的卷积核,$r$ 和 $s$ 分别是卷积核的行数和列数,$C_{out}$ 是输出通道数,$k$ 表示输出通道的下标,$i$ 和 $j$ 分别表示输出特征图上的行和列的下标。
卷积输入输出尺寸公式
卷积神经网络中,输入和输出的尺寸可以通过以下公式计算:
输出尺寸 = (输入尺寸 - 卷积核尺寸 + 2 * 填充) / 步长 + 1
其中,
- 输入尺寸是指输入图像或特征图的大小(长度或宽度)。
- 卷积核尺寸是指卷积核的大小(长度或宽度)。
- 填充是在输入图像周围添加的零值像素的数量,用于保持输出尺寸与输入尺寸相同或相近。
- 步长是指卷积核在输入图像上滑动的步幅。
这个公式适用于卷积层和池化层。对于池化层,卷积核的概念可以看作是池化窗口,而填充和步长的概念是相同的。
需要注意的是,在实际应用中,一般会对输入尺寸、卷积核尺寸、填充和步长进行调整,以满足设计需求和网络结构的要求。