步距stride为2的卷积会改变通道数吗
时间: 2024-04-08 17:36:06 浏览: 72
Tensorflow tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积的
步距为2的卷积操作不会改变输入张量的通道数。步距(stride)是指卷积核在进行滑动操作时的步长,通过控制步距可以改变输出张量的尺寸。卷积核在每个位置上对输入张量的所有通道进行卷积操作,并生成一个输出通道。
假设输入张量的形状为 [batch_size, height, width, channels],进行步距为2的卷积操作后,输出张量的形状将根据卷积操作的参数和输入张量的形状确定,但通道数不会改变,仍然是原始输入张量的通道数。
需要注意的是,如果使用不同的卷积核数量(即输出通道数)进行多通道卷积,那么输出张量的通道数将与卷积核数量相等。但这与步距无关。
阅读全文