卷积层输入大小为2*1024,输出大小为1024*64
时间: 2024-03-29 07:41:21 浏览: 24
假设这是一个二维卷积层,输入大小为2x1024,即高度为2,宽度为1024。输出大小为1024x64,即高度为1024,宽度为64。
在卷积层中,输入数据经过卷积核的滑动窗口处理,每个窗口的大小为卷积核大小。假设卷积核大小为3x3,步幅为1,那么输出数据的高度和宽度计算公式如下:
输出高度 = (输入高度 - 卷积核高度 + 2*填充大小) / 步幅 + 1
输出宽度 = (输入宽度 - 卷积核宽度 + 2*填充大小) / 步幅 + 1
假设填充大小为0,则有:
输出高度 = (2 - 3 + 0*2) / 1 + 1 = 0(向下取整)
输出宽度 = (1024 - 3 + 0*2) / 1 + 1 = 1022
由于输出高度为0,这个卷积操作是无法进行的,因此这里的输出大小1024x64可能是一个错误。如果输入和输出大小都是正确的,则需要重新确认卷积核大小、步幅和填充大小等参数。
相关问题
3*256大小数据经过卷积层如何变成64*256的数据
假设你的卷积层有64个卷积核,每个卷积核的大小为3x3,步长为1,padding为1。那么,对于输入的256x256的数据,第一个卷积核会在输入数据上滑动进行卷积操作,输出一个254x254的矩阵。第二个卷积核会在输入数据上继续滑动进行卷积操作,同样输出一个254x254的矩阵。这样,经过所有64个卷积核的卷积操作后,你会得到一个64x254x254的输出矩阵。接下来,你可以通过使用池化层对输出矩阵进行下采样,从而得到一个更小的输出矩阵,最终得到64x128x128的数据。这样,你就将3x256大小的数据经过卷积层变成了64x128x128的数据。
卷积层输出大小尺寸计算
在卷积神经网络中,卷积层输出的大小取决于输入的大小、卷积核的大小、步长和填充。
假设输入大小为 $W_1 \times H_1 \times D_1$,卷积核大小为 $F \times F$,步长为 $S$,填充为 $P$,输出的大小为 $W_2 \times H_2 \times D_2$。
输出的宽度 $W_2$ 可以用以下公式计算:
$$W_2 = \frac{W_1 - F + 2P}{S}+1$$
输出的高度 $H_2$ 可以用以下公式计算:
$$H_2 = \frac{H_1 - F + 2P}{S}+1$$
输出的深度 $D_2$ 取决于卷积核的数量,即卷积层的滤波器数量。
例如,如果输入大小为 $28 \times 28 \times 3$,卷积核大小为 $5 \times 5$,步长为 $1$,填充为 $2$,有 $32$ 个卷积核,则输出大小为 $28 \times 28 \times 32$。
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