有一个32x32x16的输入,并使用步幅为2、过滤器大小为2的最大化池,请问输出是多少?

使用步幅为2、过滤器大小为2的最大化池，相当于将输入的每个2x2的子区域中的最大值作为输出，因此输出的尺寸为输入尺寸除以步幅，即：

$$
\frac{32}{2} \times \frac{32}{2} \times 16 = 16 \times 16 \times 16 = 4096
$$

因此，输出的尺寸是16x16x16，共4096个元素。

相关问题

有一个 尺寸为[16 x 63x63] 的输入，并使用大小为7x7的32个过滤器进行卷积，使用步幅为2和填充 （padding）为0，请问输出尺寸是多少？

根据卷积层的计算公式，输出尺寸的计算公式为：

$O = \frac{W-K+2P}{S}+1$

其中，$W$为输入尺寸，$K$为卷积核大小，$P$为填充大小，$S$为步幅大小，$O$为输出尺寸。

将输入尺寸、卷积核大小、填充大小和步幅大小代入公式，得到输出尺寸为：

$O = \frac{63-7+2\times0}{2}+1 = 29$

所以，输出尺寸为 [16 x 29 x 29]。

假设你在卷积神经网络的第一层中有5 个卷积核，每个卷积核尺寸为 7x7，具有零填充且步幅为 1。该层的输入图片的维 度是 224x224x3。那么该层输出的维度是多少?

在卷积神经网络中，第一层如果有5个卷积核，每个卷积核的尺寸为7x7，并且具有零填充（padding）和步幅（stride）为1，我们可以计算输出特征图（feature map）的维度。

给定的输入图片的维度是224x224x3（高度x宽度x颜色通道数）。使用零填充意味着在输入图片的边界周围添加0值，这样卷积核在边缘也可以进行计算而不会“溢出”。步幅为1意味着卷积核每次移动1个像素。

输出特征图的维度可以通过以下公式计算：

输出维度 = (输入维度 + 2 * 填充大小 - 卷积核尺寸) / 步幅 + 1

如果假设填充大小等于卷积核尺寸的一半（这是因为卷积核尺寸为奇数，且7 / 2 = 3.5，取整后为4），则填充大小为4。

代入数据计算输出维度：

输出维度 = (224 + 2 * 4 - 7) / 1 + 1
          = (224 + 8 - 7) + 1
          = 225 + 1
          = 226

因此，输出特征图的高度和宽度都是226。颜色通道数由卷积核数量决定，本例中为5个卷积核，所以输出特征图的颜色通道数是5。

综上所述，该层输出的维度是226x226x5。