卷积神经网络 卷积后输出的大小

最新推荐文章于 2023-09-08 10:48:38 发布
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#神经网络

博客探讨了卷积神经网络中width padding的计算方法，公式为p=1/2((w-1)*s+F-W)，其中w为期望的输入大小，F为卷积核宽度，s为步长。该计算确保输入在经过卷积后保持特定尺寸。

上公式：

	witdh = W - F/s + 1 W为输入大小，F为卷积核宽度， s为步长

对于pdding 公式

p = 1/2((w - 1) * s + F- W)  w为希望的大小
卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？
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1.卷积后的大小： W：矩阵宽，H：矩阵高，F：卷积核宽和高，P：padding（需要填充的0的个数），N：卷积核的个数，S：步长 width：卷积后输出矩阵的宽，height：卷积后输出矩阵的高 width = （W - F + 2P）/ S + 1 height = （H - F + 2P） / S + 1 当conv2d(), max_pool() 中的 padding=SAME时，width=W，height=H，则保证输入输出尺寸图片大小相等，当padding=‘valid’时，P=0，相当于不填
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