一个 3x3 的输入图像，使用了 3x3 的卷积核，步长为 1，padding 为 0变成了几×几

时间: 2023-07-14 13:12:25 浏览: 186
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图像处理卷积

如果使用了 3x3 的卷积核，步长为 1，padding 为 0，那么每一次卷积操作都会将输入图像的大小减小 2，因为卷积核只能在输入图像内部进行移动，边缘的像素无法参与卷积操作。 因此，对于一个 3x3 的输入图像，使用了 3x3 的卷积核，步长为 1，padding 为 0，经过一次卷积操作后，输出的大小为 1x1。所以最终变成了 1x1。
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2. 卷积核的输入通道数量即为前一层的输出通道数，题目中没有提供这一信息，但根据通常的CNN结构，如果前一层的输出通道数是96，那么这个3x3的卷积核的输入通道就是96。 所以，输出通道数是16，输入通道数是96。

写一段代码操作二维卷积神经网络，输入矩阵为3*3，卷积核为2*2，步长高为3，步长宽为2，求所得卷积的shape和具体二维矩阵内容

input_shape = (1, 3, 3) # 假设输入是单通道的3x3图像 kernel_size = (2, 2) # 卷积核大小为2x2 stride = (3, 2) # 步长为3高，2宽 padding = 'valid' # 保持边界不变（valid） model = Sequential() model.add...

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branch3x3 = conv2d_bn(x, 192, 1, 1) branch3x3 = conv2d_bn(branch3x3, 320, 3, 3, strides=(2, 2), padding='valid') branch7x7x3 = conv2d_bn(x, 192, 1, 1) branch7x7x3 = conv2d_bn(branch7x7x3, 192, 1, 7) branch7x7x3 = conv2d_bn(branch7x7x3, 192, 7, 1) branch7x7x3 = conv2d_bn( branch7x7x3, 192, 3, 3, strides=(2, 2), padding='valid') branch_pool = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x) x = layers.concatenate( [branch3x3, branch7x7x3, branch_pool], axis=3, name='mixed8')解释

具体来说，第一个分支使用 1x1 的卷积核对输入进行卷积操作，输出通道数为 192，然后再使用 3x3 的卷积核对其进行卷积操作，输出通道数为 320，步长为 2，采用有效填充方式。第二个分支也使用 1x1 的卷积核对输入...

解释 branch1x1 = conv2d_bn(x, 64, 1, 1) branch5x5 = conv2d_bn(x, 48, 1, 1) branch5x5 = conv2d_bn(branch5x5, 64, 5, 5) branch3x3dbl = conv2d_bn(x, 64, 1, 1) branch3x3dbl = conv2d_bn(branch3x3dbl, 96, 3, 3) branch3x3dbl = conv2d_bn(branch3x3dbl, 96, 3, 3) branch_pool = AveragePooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(x) branch_pool = conv2d_bn(branch_pool, 32, 1, 1) # 64+64+96+32 = 256 x = layers.concatenate( [branch1x1, branch5x5, branch3x3dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed0')

这段代码是在构建一个Inception ...第四个分支是一个3x3的平均池化层，步长为1，填充方式为same，输出通道数为32，然后再接一个1x1的卷积层。 最后，将四个分支的输出在通道维度上进行拼接，形成一个维度为256的输出。

model = keras.Sequential() #32 个 3*3 的卷积核，relu 函数作为激活函数，步长为 1 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(input_shape=x_train.shape[1:], filters=32, kernel_size=(3,3), strides=1, padding='same', activation='relu')) #2*2 大小的池化核 model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2))) #64 个 3*3 的卷积核 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(1,1))) #平铺层 model.add(tf.keras.layers.Flatten()) #全连接层，隐藏层维度 32，激活函数 relua model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')) #全连接层，隐藏层维度 10，激活函数 softmax，输出每个分类的概率 model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) #优化器选择，优化器可以使用动态变化的学习率，使用更多的倒数信息改变权重，adam 和 # sgd 都是常用的优化器 Optimizer = optimizers.SGD(lr=0.001) model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=Optimizer, metrics=['accuracy']) model.summary() model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1) #通过测试集评估模型 score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) model.save('./final_model.h5')

在上面的代码中，我们构建了一个包含两个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络模型，其中卷积层使用的卷积核大小为3x3，激活函数为ReLU，池化层大小为2x2，全连接层的激活函数为ReLU和Softmax。我们使用了SGD作为优化...

阐述该卷积神经网络conv_layers = [ # 先创建包含多层的列表 # unit 1 # 64 个 3x3 卷积核, 输入输出同大小 layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'), # unit 2 # 输出通道提升至 128，高宽大小减半 layers.Conv2D(128, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.Conv2D(128, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'), # unit 3 # ,输出通道提升至 256，高宽大小减半 layers.Conv2D(256, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.Conv2D(256, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'), # unit 4 # 输出通道提升至 512，高宽大小减半 layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'), # unit 5 # 输出通道提升至 512，高宽大小减半 layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu), layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same') ]

其中每个卷积单元都由两个卷积层和一个池化层组成，每个卷积层都使用了 3x3 的卷积核和 ReLU 激活函数。第一个卷积单元的输出通道数为 64，接下来每个卷积单元都将输出通道数翻倍，依次为 128、256、512 和 512。每...

张量中指定卷积核([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])与输入张量为（1，16，208，208）depthwise convolution的pytorch代码

kernel_size 参数被设置为 3，表示卷积核的大小为 3x3。stride 参数被设置为 1，表示卷积的步长为 1。padding 参数被设置为 1，表示在输入张量的周围添加一圈大小为 1 的 0 填充。groups 参数被设置为 16，...

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