卷积层的输入输出维数总结

最新推荐文章于 2025-05-17 09:07:06 发布
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根据Andrew Ng 课程 贴张图 表明单卷积层的输入输出维数的 设定

 

第二张图是 Andrew 给出一个简单 具有三层 卷积层的 神经网络个例。 

 

 

 

卷积层 (Convolutional Layer) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-19 662
卷积层 (Convolutional Layer) 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习领域，尤其是图像识别和处理任务中，卷积层（Convolutional Layer）扮演着至关
神经网络基础部件-卷积层详解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-16 2200
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。
神经网络的输入数据形状_理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门
weixin_29128689的博客
01-31 3425
译者|VK来源|Towards Data Science即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。输入的形状你始终必须将4D数组作为CNN的输入。因此，输入数据的形状为(batch...
卷积神经网络——卷积层计算
qq_38816432的博客
02-17 9057
文章目录卷积层计算参数共享机制总结后记 卷积层计算 卷积层关键操作： 局部关联：每个神经元看作一个滤波器filter，局部数据权值共享。 滑动窗口：对一个filter内的数据进行计算。 关键参数： 深度depth：filter的个数 步长stride：单个filter一次滑动的长度 填充值zero-padding：对输入数据进行填充 填充值的作用：对于一个像素为5x5的输入图片，如果滑动窗口的大小为2x2，步长为2，则存在一列数据无法处理，此时需要添加0填充值，以保证所有数据都能被遍历到。 卷积
卷积神经网络中的二维卷积与三维卷积详解
最新发布
2501_90186640的博客
05-17 1360
本文聚焦卷积神经网络中的二维卷积与三维卷积，详细解析两者的区别、操作原理及应用场景，涵盖二维/三维卷积操作示意图、多通道输入处理方式，以及RGB图像不采用三维卷积的原因，助力理解不同卷积类型的特性与适用场景。
卷积输入输出维度计算公式，Conv, Dilation Conv, Padding, Kernel_size, Output的维度计算关系
wendell 的博客
11-22 960
i = input o = output p = padding k = kernel_size s = stride d = dilation o = [i + 2p - k - (k-1)(d-1)]/s + 1当 padding= “same” 时，输入尺度和输出尺度相同。 o=i 则有： p=[(i-1)s-i +k+(k-1)(d-1)]*0.5假设 k=5, s=1, 那么 p=[(i-1) - i +k+(5-1)*(d-1)]0.5 p=[(k-1)+4(d-1)]*0.5 p= 2d
CNN中卷积层的详细计算
BlueBubble的博客
09-04 4955
转载自https://blog.youkuaiyun.com/liangjiubujiu/article/details/81000780 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数 输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。 权重矩阵（卷积核）格式：同样是四个维度，但维度的含义与上面...
深度学习（三） 卷积神经网络入门与实践
这里是阿安的博客
02-28 6273
基于全连接神经网络的种种弊端，卷积神经网络(CNN)横空出世。卷积神经网络的核心思想在于：我们能不能将传统神经网络在识别图像时变得像人一样灵活，能够用双眼去识别图像的特征从而在大脑中聚合特征信息得到识别结果，而不是盲目的去学习全部？卷积神经网络结构主要由：输入层、卷积层、池化层、激活层、全连接层 组成，我们将分别介绍。
Pytorch之卷积层的使用详解
09-18
总结来说，PyTorch的卷积层是处理各种维度数据的强大工具，通过调整其参数，我们可以构建出适应不同任务需求的卷积神经网络。了解和熟练掌握卷积层的使用对于进行深度学习模型的设计和实现至关重要。
李沐之卷积层里的多输入多输出通道
m0_51133942的博客
01-10 951
以上的例子说的是输入通道为3，高和宽都是3的输入，假设输出通道为2，浅蓝色是为输出0的通道，深蓝色是输出1的通道，将某个像素的输出通道为0的浅蓝色的三个通道做加权和，融和。（输入三通道，如果只有一类卷积核且也为三通道，卷积核的三通道是为了和输入的三通道匹配，那么输出就是一通道，如果卷积核有两类，且每类都是三通道，那么输出就是两通道。就是通过底层细小的特征，多个角度的边提取特在，越往上层，就把局部的纹理组合起来，比如识别一个猫，先底层识别猫的胡须的纹理，猫的耳朵的纹理。这里有疑问待解决：弹幕里说偏差是C0。
卷积神经网络：由输入大小计算输出大小
超勇的阿杰的博客
03-07 1106
(FH,FW)**，输出大小 为(OH,OW)，填充为P，步幅为S。则输出大小可以通过下式计算。当输出大小无法除尽时（就算结果为小数），需要采取报错等对策。输入大小：(7,7)；卷积核大小：(3,3)通过上述式子就可以计算输出大小。但是所设定的值必须使。注：有的深度学习框架会选择四舍五入而不进行报错处理。假设输入大小为**(H,W)所以输出大小(4,4)。
二维卷积
qq_49785839的博客
04-11 2731
卷积层的运算其实是输入与核数组（卷积核）的互相关运算。 实际上，卷积运算与互相关运算类似。为了得到卷积运算的输出，我们只需将核数组左右翻转并上下翻转，再与输入数组做互相关运算。 可见，卷积运算和互相关运算虽然类似，但如果它们使用相同的核数组，对于同一个输入，输出往往并不相同。 那么，你也许会好奇卷积层为何能使用互相关运算替代卷积运算。其实，在深度学习中核数组都是学出来的： 卷积层无论使用互相关运算或卷积运算都不影响模型预测时的输出。为了解释这一点，假设卷积层使用互相关运算学出下图中的核数组。 设其他条件不变
CNN中卷积层的计算细节
weixin_30533797的博客
03-22 3445
原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。权重矩阵（卷积核）格式：同样是四个维度，但维度的含义与上面两者都不同，为：卷积核...
深度学习——卷积运算计算公式：输入输出关系、输出维度、参数量
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qq_40894813的博客
07-22 3万+
在进行深度学习训练时，优化器会对模型的参数进行优化，以寻找到一组最优解。一个简单的卷积神经网络，可以分为卷积池化层和全连接层，全连接层中的参数可以用神经元连接的权重W来表示，而卷积层的参数往往是用卷积核参数来表示。 2D卷积 对于输入层为 Win×Hin×DinW_{i n} \times H_{i n} \times D_{i n}Win​×Hin​×Din​的特征图，输出为Wout ×Hout ×Dout W_{\text {out }} \times H_{\text {
卷积核输出维度计算
优快云1HAO的博客
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1）卷积层： 参数：W：宽； H：高；D：深度； K：卷积核的个数； F：卷积核的大小； S：步长； P：用0填充 卷积后输出：W或H=[(输入大小-卷积核大小+2*P）/步长] +1. 不能整除时，一般去掉小数部分取整，如4.5，则取4 上图中的 output =[（7-3）+2*1]/1 +1 =7 不能整除时，...
卷积输入输出图像大小的计算
weixin_34233618的博客
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  输入输出图像大小的计算 此段内容引自我翻译的一篇文章 上面的内容可能会使你混淆每一层的输出尺寸。 所以我决定使用下面的内容让你能够识别输出尺寸。 在卷积层中,有三个关键控制着输出尺寸的大小 过滤器的数量 ——输出音量的深度就等于滤波器应用的数量。 每个滤波器(卷积核)可以输出一个图片,卷积核增加,输出图片的数量增加  步长 ——控制着卷积核向下移动的像素值。 高步值长时我们跨过的像素值,因此...
卷积层以及池化层的输出维度
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在学习tensorflow时，总是对各种各样的参数烦的死去活来，尤其是卷积核的长宽高步长什么的，特别“迷人”。因此本人搜索了很多的资料，进行了综合，并加上了自己的理解，供大家学习参考。 一、输入的四个维度 1）batch_size：说白了，就是图片的个数。 2）height/weight:图片的高和宽。 3）channels:图片的通道数，黑白照片就是1，RGB就是3。 例如我们的输入是...
卷积神经网络的输入输出尺寸计算
StuTan
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给出输入尺寸和参数值计算输出尺寸 当给出输入时尺寸（nn）、卷积核尺寸(mm)、步长Stride(s)、填充Padding§ 信息 输出尺寸为： ( ( n - m + 2 * p ) / s +1 ) * ( ( n - m + 2 * p ) / s +1 ) 解释： [外链图片转存失败,源站可能有防盗在这里插入!链机制,建描述]议将图片上https://传(imblog.csdnimg.cn...
【神经网络】经过卷积核的filter维度计算公式
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输入：15×13，经过3×3的卷积核 ，stride为2的卷积之后 输出：6×6  即 ((15-3)/stride+1)   ×  ((13-3)/stride+1) = 6  × 6  
一维卷积层
03-31
### 关于一维卷积层的概念及其实现 #### 一维卷积层概念 在一维卷积中，卷积核沿着单一维度滑动并执行局部加权求和操作。这种结构通常用于时间序列数据分析或自然语言处理中的文本建模[^1]。 --- #### Tensorflow 中的一维卷积层实现 在 TensorFlow 和 Keras 中，可以通过 `Conv1D` 层来定义一维卷积。以下是其基本语法： ```python from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Input input_layer = Input(shape=(sequence_length, num_features)) conv_1d_layer = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input_layer) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个输入张量以及应用一维卷积层。参数解释如下： - **filters**: 卷积核的数量。 - **kernel_size**: 卷积窗口大小。 - **activation**: 激活函数的选择。 对于转置卷积（反卷积），可以使用 `Conv1DTranspose` 来扩展特征图尺寸。 --- #### PyTorch 中的一维卷积层实现 PyTorch 提供了类似的接口来构建一维卷积网络。下面是一个简单的例子： ```python import torch.nn as nn class CNN1D(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=num_input_channels, out_channels=64, kernel_size=3) def forward(self, x): x = self.conv1(x) return x ``` 在此示例中： - **in_channels**: 输入通道数。 - **out_channels**: 输出通道数，相当于滤波器数量。 - **kernel_size**: 定义卷积核宽度。 通过继承 `nn.Module` 类，用户能够自定义前向传播逻辑，并轻松访问中间层输出[^2]。 --- #### Keras/TensorFlow 高级 API 下的实现对比 尽管 Keras 是一种高层次封装工具，但它已经完全融入到 TensorFlow 生态系统之中，因此可以直接调用 `tf.keras.layers` 进行开发[^4]。两者之间的主要区别在于灵活性——Keras 更适合快速原型设计，而纯 TensorFlow 则允许更精细控制模型内部细节。 例如，在 Keras 中也可以像这样编写相同的卷积层： ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(sequence_length, num_features)), tf.keras.layers.Conv1D(64, 3, activation='relu') ]) ``` 值得注意的是，虽然 Keras 的 `fit()` 方法简化了许多常规流程，但如果需要获取特定隐藏状态，则可能需借助回调机制或其他高级技术。 --- #### 总结 无论是采用 TensorFlow、PyTorch 或者基于两者的 Keras 接口，都可以高效地完成一维卷积运算任务。具体选择取决于项目需求和个人偏好；如果追求易用性和速度，推荐优先考虑 Keras；而对于复杂场景下的调试与优化工作来说，原生框架或许更加合适[^3]。
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