CNN卷积池化后维度的变化

最新推荐文章于 2025-04-01 11:42:39 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： CNN CNN维度
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本文详细探讨了CNN中卷积和池化操作后输出维度的计算方法。介绍了输入维度、卷积核大小、步长、填充等关键参数的影响，并给出保持卷积后维度一致的padding策略。对于池化操作，同样阐述了输出维度的计算公式，帮助理解CNN网络的维度变化规律。

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CNN的卷积操作后维度变化：

  1. 输入维度：W_{1} \times H_{1}\times D_{1}，分别代表输入样本的长宽高
  2. 卷积操作的超参数
    1. 卷积核个数：K
    2. 卷积核大小：F\times F
    3. 滑动步长（Stride）：S
    4. 填充（Padding）：P
  3. 则输出的维度为W_{2} \times H_{2}\times D_{2}，其中
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卷积神经网络（CNN）池化层的最大池化（Max Pooling）和 平均池化（Average Pooling）
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04-02 538
卷积神经网络Convolutional Neural Network卷积的基本概念卷积运算原理full卷积same卷积valid卷积卷积运算的特性池化same池化valid池化池化与卷积的核心区别 注：本笔记不是完整的概念介绍，并不成系统，只是我认为重要或者难理解的部分，撷取并作一定笔记。如需系统学习，欢迎食用王汉生老师的《深度学习：从入门到精通》。 卷积的基本概念 卷积是一种特殊的线性运算，卷积核又叫滤波器，卷积层的目的是获得更多图像的特征。经卷积后输出的特征图叫响应图，响应图的深度取决于卷积用了多少卷积
240627_关于CNN中图像维度变化问题
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输出通道数就是卷积核个数卷积后尺寸计算公式就是heightoutheightin−heightkernel2∗paddingstride1heightout​strideheightin​−heightkernel​2∗padding​1widthoutwidthin−widthk。
看完终于将卷积神经网络（CNN）原理搞懂了！
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Size In Covolutional Layer: l \text{Size In Covolutional Layer: l}\\ Size In Covolutional Layer: l Filter Size:f[l]Width and hight of a...
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理解卷积神经网络中的通道，卷积的输入输出的通道、维度或尺寸变化过程
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caffe Convolution层： 就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。 层类型：Convolution 　　 lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。 在后面的convolution_par...
CNN中卷积和池化计算公式
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卷积计算公式 1、卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为：H(input)×W(input)×C(input) H(input)表示输入特征图的高 W(input)表示输入特征图的宽 C(input)表示输入特征图的通道数（如果是第一个卷积层则是输入图像的通道数，如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数 2、卷积层的参数有如下几个 输出通道数为K 正方形卷积核的边长为F ...
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2d卷积， 3d卷积， 通道数千变万化 ， 输入输出维度 傻傻分不清
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首先，介绍一下什么是卷积神经网络。它是使用卷积层（Convolutional layers）的神经网络，基于卷积的数学运算。卷积层由一组滤波器组成，滤波器可以视为二维数字矩阵。这是一个示例3x3滤波器： 我们可以将滤波器与输入图像进行卷积来产生输出图像，那么什么是卷积操作呢？具体的步骤如下：这个4步描述有点抽象，所以让我们举个例子吧。看下面的4x4灰度图像和3x3滤波器： 图像中的数字表示像素亮度，0是黑色，255是白色。我们将对输入图像和滤波器进行卷积，生成2x2输出图像。首先，让我们将滤镜覆盖在图片的左
CRNN维度变换的解释这样你也可以自定义CRNN了
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# x=torch.rand([1, 3, 256, 256]) # 首先要知道lstm是必须输入三维度的 # nn.LSTM(256,128) 256 是输入维度[任意维度,任意维度,256] 输出是128 [任意,任意,128] # 所以CRNN是这样做的使用CNN部分,将x的2维度经过CNN网络变为1,1维度也就是CNN的最后输出变为LSTM的输入维度256 # 结果维度只要是x=[任意,256,1,任意1] # 之后使用x.squeeze(2)进行压缩也就.
深度学习笔记（23） 卷积维度
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概述深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。一：卷积层卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，在2012年的I...
卷积神经网络中每层矩阵维度变化
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卷积神经网络在图像识别上已经相当成熟．经典的识别手写字的卷积神经网络LeNet-5模型为７层的神经网络．其中每一层上面矩阵的维度的变换是图像像素得到识别的重点，而矩阵维度的变换是每一层之间使用卷积核大小所决定．LeNet-5模型在识别手写字方面最为经典： （第０层），卷积神经网络的输入层为图片的矩阵，输入的图片为３２＊３２，因为每次输入的图片张数为１，因此input层的矩阵大小为：３２＊３２＊１．
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1 问题在学习深度学习中卷积网络过程中，有卷积层，池化层，全连接层等等，其中卷积层与池化层均可以对特征图降维，本次实验针对控制其他层次一致的情况下，使用卷积降维与池化降维进行对比分析，主要是看两种降维方式对精度的影响以，以及损失值的大小。与此同时还可以探究不同维度下对精度是否有影响。2 方法这里是所有的代码，每次只需要更改网络的模型，即使用卷积层，使其降维的维度最后是1x1、7x7、14x14，需...
[AI算法][深度学习]：卷积神经网络中卷积和池化特征图的维度变化（不能被整除问题）
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在卷积的过程中，卷积核大小kernel_sizekernel\_sizekernel_size，填充PaddingPaddingPadding，步长StrideStrideStride。都会影响卷积输出的维度。假设输入维度为H∗W∗CH*W*CH∗W∗C，卷积核的大小为kkk，填充值为ppp，步长为sss，则输出特征图的维度为H′∗W′∗C′H'*W'*C'H′∗W′∗C′，参数量为：k2× C× C′+C′k^2\times\ C\times\ C'+C'k2× C×&nbs
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03-09
### CNN 中图像卷积和池化的概念及实现 #### 卷积的概念与作用 卷积神经网络(CNN)中的卷积层主要用于特征提取。这一过程通过应用多个小型过滤器(也称为卷积核)，这些过滤器在输入数据上滑动并执行局部乘积累加运算，从而捕捉到不同尺度下的空间模式[^2]。 对于二维图像而言，卷积操作能够有效地检测诸如边缘、纹理等视觉特征。例如，在处理MNIST手写数字分类问题时，经过适当配置后的卷积层可以帮助模型识别出代表特定数值的关键形状或轮廓结构[^4]。 ```python import torch.nn as nn class ConvLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=0): super(ConvLayer, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` #### 池化的作用及其方式 为了降低维度以及控制过拟合风险，CNN通常会在若干个连续的卷积层之后加入一层或多层池化层。池化主要采用两种形式——最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)[^3]： - **最大池化**：选取指定区域内像素的最大值作为该区域的新表示； - **平均池化**：计算给定窗口内所有元素的算术平均数以形成新的输出单元。 这两种方法都能有效减小后续处理的数据量级，同时保留重要信息，有助于提高计算效率并增强泛化能力。 ```python class MaxPoolLayer(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=2, stride=None, padding=0): super(MaxPoolLayer, self).__init__() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): return self.pool(x) class AvgPoolLayer(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=2, stride=None, padding=0): super(AvgPoolLayer, self).__init__() self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): return self.pool(x) ```
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