卷积池化操作输出形状计算公式

最新推荐文章于 2025-01-27 23:46:07 发布

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文章标签：卷积神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43613342/article/details/110747515

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本文介绍卷积神经网络中卷积层输出尺寸的计算公式，该公式考虑了输入图像大小、滤波器大小、填充数量及步长等因素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

记下怕忘了：
output_shape = (image_shape-filter_shape+2*padding)/stride + 1

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卷积层输出形状公式推导

代码的尽头都是数学

11-10

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卷积、池化后输出的形状计算

weixin_46663657的博客

06-22

421

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。 ...

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卷积核后输出维度shape计算公式

页页读

04-11

5275

N = (W − F + 2P )/S+1 N ： output_shape 为 N x N W： input_shape 为W×W F ： Filter 大小F×F P ：Padding 大小 S ：步长 stride ...

【计算卷积神经网络输出形状】

武帝为此的博客

09-29

197

根据输入体积大小（H1, W1, D1）、填充数量（K）、填充大小（F）、步长（S）以及零填充大小（P）来计算输出体积大小（H2, W2, D2）。

池化层的输入输出计算公式

chen的博客

05-22

2445

池化层（Pooling Layer）通常用于卷积神经网络中，以减少特征的空间尺寸（高度和宽度），从而降低参数的数量和计算复杂度，同时使特征检测更加鲁棒。池化层的操作通常是确定性的，不涉及权重学习。

pytorch中的卷积和池化计算方式详解

09-18

在PyTorch中，卷积和池化是深度学习中常用的操作，对于图像处理和神经网络模型构建至关重要。本文将详细解析PyTorch中的这两种计算方式。首先，我们来看看卷积层（Conv2d）。PyTorch的`torch.nn.Conv2d`模块允许...

卷积层、池化层输出图片大小计算

m0_49866160的博客

04-26

1664

卷积层、池化层的输出图片大小计算

卷积输入输出形状计算公式

11-10

如果卷积操作之后接有池化层（如最大池化或平均池化），池化的大小 \( K \) 和步长通常是相同的，那么池化区域不会改变输出特征图的总数量，只是每个位置的值会被替换为池化区域内最大或平均值。需要注意的是，这...

卷积池化输出size以及padding的计算

weixin_45562000的博客

08-23

1579

这里写目录标题1 知道padding2 不知道padding https://blog.youkuaiyun.com/The_lastest/article/details/82188187 https://blog.youkuaiyun.com/KING_No_1/article/details/85160884 https://www.jianshu.com/p/05c4f1621c7e https://zhuanlan.zhihu.com/p/57348649 1 知道padding 2 不知道padding 第一种是最

笔记 - 卷积网络：卷积输出张量shape计算

chen_holy的博客

06-11

4757

前置：影响shape形状的因素： 1.卷积核大小 2.stride步长 3.padding模式公式： K – 卷积核数量 F – 卷积核大小 S – 步长 P – 外围填充的层数运用显然valid模式下，直接卷，不够就丢弃我推导的valid模式下的计算方式(以 W 举例)： W2 = (W1 - F)/S + 1 SAME模式如何确定P 利用公式1计算...

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

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公众号：快乐变态屋漂亮大男孩的罗德岛

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在卷积和池化操作中计算输出维度的公式。

卷积网络输出大小计算公式

qq_29547673的博客

05-15

5362

VALID： output_height = (in_height - filter_height)/strides_height + 1 output_width = (in_width - filter_width)/strides_width + 1 SAME： output_height = in_height/strides_height output_width = in_w...

卷积、池化、反卷积、空洞卷积的输出大小计算公式

hengjiu_123的博客

02-24

709

卷积、池化、反卷积、空洞卷积的输出大小计算公式 卷积对于卷积经过某层后的特征图大小计算方式：h2 = （h1-k+2p）/s + 1 w2 = （w1-k+2p）/s + 1 总结：卷积输出大小=[（输入大小-卷积核大小+2*Padding）／步长]+1 所以当stride为1时,当卷积核的大小比padding的两倍大1时，可以不改变特征图的尺寸，只改变通道数。池化对于池化：H=(H-K)/S+1 W=(W-K)/S+1 总结：池化输出大小=[（输入大小-卷积核大小）／步长]+1 反卷积

卷积池化公式

ysl的博客

06-11

1725

神经网络：池化操作

吃葡萄不吐葡萄皮

06-21

4275

需要注意的是，上述公式中的池化核大小k和步幅可以根据具体的应用和网络架构进行选择和调整，以适应不同的任务和特征尺度的需求。y[i, j] = mean(x[i:i+k, j:j+k]), 其中 y[i, j] 表示输出特征图的元素，x[i:i+k, j:j+k] 表示输入特征图中的局部区域，k为池化核的大小。y[i, j] = max(x[i:i+k, j:j+k]), 其中 y[i, j] 表示输出特征图的元素，x[i:i+k, j:j+k] 表示输入特征图中的局部区域，k为池化核的大小。

神经网络系列---池化

weixin_43763292的博客

02-27

3225

平均池化（Average Pooling）是卷积神经网络中另一种常用的池化技术。其操作是在输入特征图的一个局部窗口内计算所有值的平均值，然后将此平均值作为该窗口的输出。最大池化（Max Pooling）是卷积神经网络中常用的一种池化技术。其操作是：在输入特征图的一个局部窗口内选取最大的值作为该窗口的输出。这个公式简单地描述了最大池化的操作：对于每个输出元素。这个公式描述了平均池化的操作：对于每个输出元素。的相应局部窗口中计算所有值的平均值。的相应局部窗口中找到最大的值。

卷积神经网络中的各种池化操作

jacke121的专栏

03-14

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参考：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12456403.html 池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以...

卷积神经网络中的池化操作

lpj822的专栏

03-18

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卷积神经网络中的池化操作简介最大/平均池化随机池化中值池化组合池化Spatial Pyramid PoolingGlobal Average/Max PoolingNetVLAD池化Bilinear PoolingUnPooling 简介池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网...

深度学习的9种池化方法

whaosoft143ai的博客

05-19

6014

CNN通常使用空间下采样层来缩小特征图，以实现更大的接受场和更少的内存消耗，但对于某些任务而言，这些层可能由于不合适的池化策略而丢失一些重要细节，最终损失模型精度。随机池化只需对特征图中的元素按照其概率值大小随机选择，即元素值大的被选中的概率也大，而不像max-pooling那样，永远只取那个最大值元素，这使得随机池化具有更强的泛化能力。DPP池化允许缩减规模以专注于重要的结构细节，可学习的参数控制着细节的保存量，此外，由于细节保存和规范化相互补充，DPP可以与随机合并方法结合使用，以进一步提高准确率。