卷积输入输出尺寸公式
时间: 2023-08-21 08:10:12 浏览: 201
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。
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。
转置卷积卷积输出尺寸计算
转置卷积的输出尺寸计算可以通过以下公式来确定:输出尺寸 = (输入尺寸 - 1) * 步长 + 感受野大小 - 2 * padding
其中,输入尺寸是指原始输入的大小,步长是指卷积核在输入上滑动的步幅,感受野大小是指卷积核的大小,padding是指在输入周围填充的像素数。这个公式可以帮助我们计算转置卷积的输出尺寸。引用提供了关于转置卷积输入输出参数的推导过程,可以更详细地了解转置卷积的计算公式和参数间的关系。引用中举了一个例子,通过已知的空洞卷积公式,可以计算出转置卷积的输出尺寸。而引用则解释了转置卷积的作用和与普通卷积的联系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [转置卷积理论解释(输入输出大小分析)](https://blog.csdn.net/Dr_maker/article/details/125630089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [卷积输出尺寸和转置卷积输出尺寸的计算方式](https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/89361957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]