假设输入图像的大小是32×32×3,卷积核大小为3×3×3,为什么输出的大小为30×30×64,而非30×30×64×3,每张特征图不是有三个通道吗
时间: 2024-05-22 12:10:26 浏览: 22
这是因为卷积核在卷积时只与输入图像的一个通道进行卷积,而不是与所有通道同时卷积。所以输出的特征图只有一个通道,其大小为30×30×64。实际上,在卷积时卷积核会依次与输入图像的每个通道进行卷积,然后将得到的特征图相加,最终得到一个单通道的特征图。如果要得到一个具有三个通道的特征图,则需要将卷积后的特征图复制三份,以得到一个大小为30×30×64×3的输出张量。
相关问题
步长为3的卷积怎么改变图像大小
当步长为3的卷积应用于图像时,它会导致输出特征图的尺寸缩小。具体而言,假设输入图像的尺寸为 H × W(高度 × 宽度),卷积核的尺寸为 K × K(K 是卷积核的大小),步长为 S。那么输出特征图的尺寸可以通过以下公式计算:
输出特征图的高度 = (输入图像的高度 - 卷积核的大小) / 步长 + 1
输出特征图的宽度 = (输入图像的宽度 - 卷积核的大小) / 步长 + 1
因此,当步长为3时,输出特征图的尺寸会根据上述公式进行计算,并且比输入图像的尺寸要小。需要注意的是,在实际应用中,可能会使用填充(padding)来控制输出特征图的大小,但这并不改变步长对尺寸缩放的影响。
卷积核,通道数为32,卷积核大小为3*3,深度为1的图长什么样
假设输入的图像大小为 H x W(高 x 宽),深度为1(即灰度图像),卷积核大小为 3x3,通道数为32。那么该卷积核对应的权重矩阵的形状为 (3,3,1,32)。
对于输入的一张图像,经过这个卷积核的卷积操作后,输出的特征图的形状为 (H-2, W-2, 32),即宽高分别减少了2个像素,通道数变为了32。
在这个卷积核中,每个通道都有一个3x3的权重矩阵,用于提取输入图像中的某个特征。所有通道的权重矩阵组成了一个卷积核。由于该卷积核通道数为32,因此它可以提取32种不同的特征,每个特征都由一个3x3的权重矩阵来提取。
具体形状和效果可以通过代码和实际图像来进行验证和观察。
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