卷积层输出大小尺寸计算

最新推荐文章于 2025-11-04 21:53:43 发布

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#深度学习 #计算机视觉 #cnn

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

简介

卷积之后的尺寸大小计算公式为：

输入图片大小 W×W

Filter大小 F×F

步长strides S

padding的像素数 P

输出大小为NxN

我们可以得出

（公式1）

长宽不等时，卷积之后的计算公式也是如此，只需分别计算即可。

在实际操作时，我们还会碰到 padding的两种方式 “SAME” 和 “VALID”，padding = “SAME”时，会在图像的周围填 “0”，padding = “VALID”则不需要，即 P=0。一般会选“SAME”，以来减缓图像变小的速度，二来防止边界信息丢失（即有些图像

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如何计算卷积层的输出的大小？

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