卷积神经网络的输出形状

最新推荐文章于 2025-04-09 20:51:10 发布
最新推荐文章于 2025-04-09 20:51:10 发布
阅读量1.1k 收藏 3
点赞数 2
文章标签： 卷积神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46175303/article/details/114369615
版权

卷积层的输出形状由输入形状、卷积核窗口形状、填充和步幅决定。

1. 当没有填充且步幅为1时
假设输入形状是nh×nw，卷积核窗口形状是kh×kw
输出形状为：
在这里插入图片描述
2.当有填充且步幅为1时
假设输入形状是nh×nw，卷积核窗口形状是kh×kw，在高的两侧一共填充ph行，在宽的两侧一共填充pw列
输出形状为：
在这里插入图片描述
3.当有填充且步幅不为1时

假设输入形状是nh×nw，卷积核窗口形状是kh×kw，在高的两侧一共填充ph行，在宽的两侧一共填充pw列，当高上步幅为sh，宽上步幅为sw时
输出形状为：
在这里插入图片描述
特别的，当输入的高和宽能分别被高和宽上的步幅整除，那么输出形状将是：
在这里插入图片描述

Nuyoahgyc
关注
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 12万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
深度学习之---卷积神经网络
Ricky
05-09 3314
1.简介 本篇介绍卷积神经网络。今年来深度学习在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。目前的工业场景应用也是越来越多，比如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。下面会主要描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 后面也会介绍一点比较有代表性的神经网络网络结构，比如：AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseN...
【CNN】卷积神经网络 ：适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计（无代码）
m0_46716894的博客
04-28 4728
卷积神经网络 文章目录卷积神经网络图片直观理解实现思想，本质以及适用问题卷积核计算过程和数据形状输入RGB：图片输入为3通道一个卷积是多层的时候，如何计算？池化torch实现 图片直观理解 卷积神经网络叫做此名字的主要原因是因为其中存在卷积核的结构和卷积的运算。卷积的运算的具体的方式就是，按照一定的规律，完成小矩阵和大矩阵的乘积，输出一个新的矩阵。 具体的计算方式，就是按照图中的框框的地方，对应的位置相乘，再把整个矩阵的之加起来。计算完整个矩阵的时候，就得到卷积之后的值了。本质只是一种运算。 实现思想，
卷积神经网络 - 结构化输出篇
绎岚科技的博客
08-06 3562
卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的重要分支，凭借其强大的特征提取与学习能力，在图像和视频处理领域取得了显著成就。其结构化输出的特性，更是为复杂任务的解决提供了有力支持。本文旨在简要概述卷积神经网络的结构化输出机制，探讨其如何通过精细设计的网络架构，实现对输入数据的深度理解和高效处理。
卷积神经网络(CNN)基础
最新发布
A125679880的博客
04-09 2187
在卷积神经网络（CNN）中，softmax损失函数（也称为交叉熵损失函数）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的损失函数。它在分类任务中被广泛使用，尤其是当输出需要解释为概率分布时。定义：Softmax损失函数是结合了Softmax激活函数和交叉熵损失的函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。作用作为优化目标，引导模型调整参数以最小化损失。适用于多分类任务，输出概率分布便于解释和比较。
卷积神经网络
m0_61169431的博客
04-15 4252
学习资料： 大白话讲解卷积神经网络工作原理_哔哩哔哩_bilibili CNN（卷积神经网络）入门 - 胖白白 - 博客园 (cnblogs.com) 一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析 - 知乎 (zhihu.com) 卷积神经网络用于计算机视觉（人工智能的一个分支，即告诉计算机如何理解图像），如人脸识别，自动驾驶，美图秀秀 卷积神经网络还能处理音频，文本等，只要数据能变成图像格式它都能够处理。 是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。 产生原因：传
请概述可视化卷积神经网络的中间输出的基本思想。_卷积网络与分层（万维钢·精英日课S3）...
weixin_39954487的博客
11-23 333
笔记内容来自万维钢精英日课专栏第三季《学习一个“深度学习”算法》，参考资料：《计算机图形识别能力如何好到令人震惊》Timothy Lee《深度学习：智能时代的核心驱动力量》Terrence J. Sejnowski大脑的暗示人脑并不是通过什么规则做的判断：是女人还男人，是狗还是猫苍蝇的大脑是高度专业化的，进化使得苍蝇的大脑只具备这些特定的功能，而计算机是通用的大脑的识别能力，不是靠临时弄一些规则临...
卷积神经网络基础理论知识-pdf
10-04
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域发挥着重要作用。CNN的核心在于其能够自动学习数据的空间层次结构，进而进行特征提取和模式识别。它由多个层次构成，包括卷积层...
cnn卷积神经网络PPT详解
08-11
CNN 卷积神经网络详解 作为一名 IT 行业大师，我将详细解释 CNN 卷积神经网络的知识点，涵盖标题、描述、标签和部分内容中的相关信息。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）...
基于python使用深度卷积神经网络的图像去噪设计与实现
05-04
在图像处理领域，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经成为了图像去噪的主流技术之一。Python作为广泛使用的编程语言，结合其丰富的库资源，使得基于Python的深度学习应用变得尤为便捷。本篇文章将深入探讨...
Visio画的卷积神经网络结构图模板
08-24
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。Visio是一款强大的图形设计软件，能够帮助用户轻松创建各种图表，包括复杂的网络结构图。本资源...
计算卷积神经网络参数总数和输出形状
deephub
08-18 2700
在本文中，我们将讨论卷积层中的两个重要概念。 如何计算参数的数量? 产出的形状是如何计算的? 术语 input_shape Input_shape = (batch_size, height, width, depth) Batch_size =一次向前/向后传递的训练数据数 output_shape Output_shape = (batch_size, height, width, depth) 过滤器/核 在卷积神经网络中，输入数据与卷积核进行卷积，卷积核用于提取特征。卷积核是一个矩阵，它将移动到
CNN学习（6）：卷积神经网络CNN动态演示和输出特征图计算公式
共同学习，共同进步。
05-25 2988
卷积神经网络中动态图展示，以及常用卷积运算中的输出特征图大小的规模运算
卷积输入输出计算
cuisidong1997的博客
11-13 1535
1.卷积提出背景在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。图1 全连接网络图图2 图片转换为1维向量1000×10001061000×1000×1061012为了解决上述问题，引入卷积（Convolution）来对输入的图像进行特征提取。卷积的计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，因此可以利用输入图像的空间信息；
【深度学习理论 卷积神经网络02】 卷积的一般知识（根据卷积核大小和步长计算输出结果形状）
汪汪杂记
07-07 1821
0. 卷积的一般知识 ksize:卷积核大小,可以为1,2,3,4… stride:卷积核一次在原图上移动的步长,可以为1,2,3,4… padding:给原图打补丁，在原图周围填充0，调整输出大小 1.根据卷积核大小和步长计算输出结果形状 3 * 3矩阵作为kernel,在周围打padding，stride为2 阴影部分的计算: 0 * 2 + 0 * 0 + 1 * 1 + 0 * 1 + 2 * 0 + 3 * 0 +0 * 0 + 3 * 1 + 3 * 1 =7 输出结果的形状计算： 原图
卷积层输出形状公式推导
代码的尽头都是数学
11-10 411
卷积、池化后输出的形状计算
weixin_46663657的博客
06-22 426
高或宽的输出形状计算公式 (h+2p-k+1)/s h表示长或宽的大小，p为padding大小，k为卷积核对应的长或宽，s为步长。 至于输出的channel，池化后的输出channel是不变的；卷积后的输出channel有卷积核的形状信息给出，由他的out_channel值确定。 ...
填充与步幅(CNN卷积神经网络)
西小庄村高伟 的博客
10-05 2744
填充(Padding)与步幅(Stride)的基本概念与相关运算
卷积神经网络输出通道
01-16
### 卷积神经网络中的输出通道 #### 输出通道的作用 在卷积神经网络(CNN)架构里，输出通道数量决定了该层能够学习多少种不同的特征模式。每一个输出通道对应一组特定的滤波器（即卷积核），用于检测图像或其他输入数据上的不同特性，比如边缘、纹理或是更复杂的形状结构。随着层数加深，更高层次的抽象概念也会被捕捉到。 对于多输出通道的设计，在于让模型可以并行地从同一输入中提取多种类型的局部特征[^3]。这不仅增加了表达能力，还使得后续处理单元能接收到更加丰富的信息表示形式，有助于提高分类准确性以及增强对复杂模式的理解能力。 #### 实现方式 为了实现具有多个输出通道的卷积操作，需要为每一组期望得到的新特征图分配独立的一套权重参数——也就是所谓的“深度”。具体来说： - 如果前一层拥有\(C_{in}\)个输入通道，则当前层针对每个目标输出通道都需要准备大小相同但数值各异的\(K \times K\)尺寸的小矩阵作为卷积核； - 假设要创建\(C_{out}\)个这样的新通道，则总共会有\(C_{out} * C_{in} * K^2\)个可训练参数参与其中； 下面给出一段Python代码片段展示如何定义一个多输出通道的卷积层: ```python import torch.nn as nn class MultiChannelCNN(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=(5, 5)): super(MultiChannelCNN, self).__init__() # 定义一个带有六个输出通道的标准二维卷积层 self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): output = self.conv_layer(x) return output ``` 这段代码展示了怎样通过PyTorch框架来设置一个简单的卷积层，它接受单通道灰度图片作为输入(`in_channels=1`)，并通过应用六组不同的\(5\times5\)大小的过滤器生成新的特征映射(`out_channels=6`)[^4]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值