举个实际例子详细说一下有padding的卷积核的卷积计算
时间: 2023-04-04 10:02:51 浏览: 68
好的,有padding的卷积核的卷积计算是指在进行卷积操作时,在输入数据的周围添加一圈0值像素,这样可以保证输出的特征图大小与输入数据大小相同。举个例子,假设输入数据大小为3x3,卷积核大小为2x2,padding大小为1,那么在输入数据周围添加一圈0值像素后,输入数据大小变为5x5。然后,将卷积核与输入数据进行卷积计算,得到输出特征图大小为3x3。这样做的好处是可以保留输入数据的边缘信息,提高模型的准确性。
相关问题
如何计算卷积核的大小和输出特征层,并举一个简单的例子
计算卷积核大小和输出特征层的公式为:
输出特征层大小 = (输入大小 - 卷积核大小 + 2 * padding) / stride + 1
举例说明,假设有一张输入大小为28x28x3的图像,我们要使用一个5x5的卷积核进行卷积操作,stride=1,padding=2,那么输出特征层大小为:
(28-5+2*2)/1+1 = 28
即输出特征层大小为28x28x1。
当然,在实际应用中,卷积操作往往是多层叠加,同时还需要考虑池化、批归一化等操作,因此计算复杂度较高,需要借助深度学习框架的自动求导功能和硬件加速来实现。
卷积padding计算公式
卷积的padding计算公式如下:
(图像尺寸-卷积核尺寸 + 2*填充值)/步长+1
其中,图像尺寸指的是输入图像的大小,卷积核尺寸指的是卷积核的大小,填充值指的是在输入图像周围填充的像素数,步长指的是卷积核每次滑动的步长。通过这个公式,我们可以计算出卷积之后输出图像的大小。
举个例子,假设输入图像大小为28x28,卷积核大小为3x3,填充值为1,步长为1,那么卷积之后输出图像的大小为:
(28-3+2*1)/1+1=28
因此,输出图像的大小仍为28x28。