kernel_size, stride, padding
时间: 2023-05-04 20:01:29 浏览: 294
kernel_size(卷积核大小)、stride(步长)、padding(填充)是卷积神经网络中常用的参数。卷积核的大小决定了每次卷积所涉及的数据量;步长是卷积核每次移动的距离;填充是在原始输入数据的边缘周围填充一层或几层像素,以保持卷积后输出数据的大小与输入数据相同,或避免边缘信息丢失。这些参数的选择能够影响卷积神经网络的性能。
相关问题
self._get_padding(kernel_size, stride)
这个问题涉及到代码实现,我可以回答。self._get_padding(kernel_size, stride)是一个函数,用于计算卷积操作中的padding值,根据给定的kernel_size和stride参数,返回一个长度为2的元组,分别表示在高度和宽度方向上的padding值。
layers += [TemporalBlock(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, dilation=dilation_size, padding=(kernel_size-1) * dilation_size, dropout=dropout)]
这段代码是在定义一个包含TemporalBlock的神经网络层。TemporalBlock是一个包含多个卷积层和残差连接的块,用于处理时间序列数据。参数in_channels指的是输入的通道数,out_channels指的是输出的通道数,kernel_size是卷积核的大小,stride是卷积的步长,dilation_size是卷积核的膨胀大小,padding是填充的大小,dropout是指定的dropout概率。在这里,这个神经网络层只包含了一个TemporalBlock。