填充和步幅

最新推荐文章于 2025-03-26 20:08:37 发布
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分类专栏： Pytorch
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【卷积神经网络】填充和步幅（padding-and-strides）
风口IT猪的成长录
02-17 1790
【CNN】填充和步幅（padding-and-strides）填充和步幅填充步幅小结 填充和步幅 在上一节的例子里，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\times k_wkh​×kw​，那么输出形状将会是 (nh−kh+1)×(nw−kw+1).(n_h-k_h+1) \times (n_w-k_w+1).(nh​−kh​+1)×(nw​−kw​+1). 所以卷积层的输
动手学深度学习V2.0(Pytorch)——20. 卷积层里的填充和步幅
啷个哩个啷
12-13 2467
P1 填充和步幅 https://www.bilibili.com/video/BV1Th411U7UN
填充与步幅
weixin_33978044的博客
11-29 152
padding & stride from mxnet import autograd,nd from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import nn,loss as gloss from mxnet.gluon import data as gdata def comp_conv2d(conv2d,X): ...
【深度学习】填充和步幅
最新发布
Sakura_ding的博客
03-26 1014
在前面的例子中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在图像卷积一节中所概括的那样，nh​×nw​kh​×kw​nh​−kh​1×nw​−kw​1因此，。还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）。假设以下情景：有时，在应用了连续的卷积之后，我们最终得到的输出远小于输入大小。这是由于卷积核的宽度和高度通常大于1。
5.2 填充和步幅
qinhuiqiao的博客
02-19 504
在上一节的例子里，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh​×nw​，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\times k_wkh​×kw​，那么输出形状将会是 (nh−kh+1)×(nw−kw+1).(n_h-k_h+1) \times (n_w-k_w+1).(nh​−kh​+1)×(nw​−kw​+1). ...
填充与步幅(CNN卷积神经网络)
西小庄村高伟 的博客
10-05 2755
填充(Padding)与步幅(Stride)的基本概念与相关运算
学习笔记 填充和步幅
wangjiakang12306的博客
05-24 589
import torch from pprint import pprint from torch import nn ''' 填充和步幅 之前，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说，我们假设 输入形状是n(h,w),卷积核窗口的形状是k(h,w)，那么输出的形状将会是 (n(h,)-k(h,)+1)*(n(,w)-k(,w)+1) 所以卷积层的输出形状由输入形状和卷积核窗口形状决定。填充和步幅可以对给定形状的.
深度学习+pytorch自学笔记（八）——二维卷积层、填充和步幅、多输入和多输出通道、池化层和卷积神经网络（LeNet）
weixin_45719141的博客
08-13 2225
参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为： https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layer https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-neural-networks/index.html 请大家也多多支持这两个很好用的平台~ 大部分内容为书中内容，也有部分自己实验和添加的内容，如涉及侵权，会进行删除。 一、 二维卷积层 卷积神经网络（convolut
【动手学深度学习：卷积神经网络基础】【二维卷积层+填充和步幅+多输入通道和多输出通道+卷积层与全连接层的对比+卷积层的简洁实现+池化】
LinGavinQ
02-19 1580
本章主要内容：二维卷积层，填充和步幅，多输入通道和多输出通道，卷积层与全连接层的对比，卷积层的简洁实现，池化。
06.3. 填充和步幅
weixin_45063703的博客
09-21 385
选择奇数的好处是，保持空间维度的同时，我们可以在顶部和底部填充相同数量的行，在左侧和右侧填充相同数量的列。当卷积核的高度和宽度不同时，我们可以填充不同的高度和宽度，使输出和输入具有相同的高度和宽度。在如下示例中，我们使用高度为5，宽度为3的卷积核，高度和宽度两边的填充分别为2和1。步幅可以减小输出的高和宽，例如输出的高和宽仅为输入的高和宽的（是一个大于的整数）。下面，我们将高度和宽度的步幅设置为2，从而将输入的高度和宽度减半。给定高度和宽度为8的输入，则输出的高度和宽度也是8。
《动手学深度学习》第十三天---填充和步幅
qq_39594939的博客
08-05 1080
在阅读代码的时候就看到了padding和stride两个单词，来深度学习课程详细了解一下他们的作用。 填充和步幅是卷积层的两个超参数，通过他们可以改变输出形状。 （一）填充padding 填充是指在输入的四周添加0元素。 比如原输入数组形状是Nh×Nw，卷积核形状是Kh×Kw，那么原输出数组形状就是 （Nh-Kh+1）×（Nw-Kw+1）。如果我们对输入数组进行填充高加Ph，宽加Pw，那么新的输出...
深度学习入门（二十四）卷积神经网络——填充和步幅
ElysiumAILab
11-05 3058
课件 填充 步幅 总结 课本 1 填充 2 步幅 3 小结
卷积层里的填充和步幅(padding和strides)
m0_56312629的博客
12-19 2610
本文介绍了填充和步幅的作用以及代码实现
动手学深度学习：5.2 填充和步幅
qq_38888209的博客
08-03 384
5.2 填充和步幅在上一节的例子里，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说，假设输入形状是nh×nwnh×nw n_h\times n_w0×0+0×1+0×2+0×3=0。 图5.2 在输入的高和宽两侧分别填充了0元素的二维互相关计算 一般来说，如果在高的两侧一共填充phph p_h⌊ph​/2⌋行。在宽的两侧填充同理。卷积神经网络经常使用奇数高宽的卷积核，如1、3、5和7，所以两端上的填充个数相等。对任意的二维数组X，设它的第i行第j列的元素为
卷积中的 填充和步幅
jjw_zyfx的博客
09-11 142
填充公式和方法：
CNN中stride（步幅）和padding（填充）的详细理解
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09-09 1万+
步幅：卷积核经过输入特征图的采样间隔 填充：在输入特征图的每一边添加一定数目的行列，使得输出的特征图的长、宽 = 输入的特征图的长、宽 两个参数的核心： 设置步幅的目的：希望减小输入参数的数目，减少计算量。 设置填充的目的：希望每个输入方块都能作为卷积窗口的中心。 在边长=4的输入矩阵各边填充1层，全部填充0，采用边长=3的卷积核，全部卷积核的中心构成原输入。 首先从一个问题入手： 问题：一个尺寸 a*a的特征图，经过b*b的卷积层，步幅（stride）=c，填充（padding）=d， 请计
动手学深度学习 - 5.2. 填充和步幅
程永强
06-15 1362
动手学深度学习 - 5.2. 填充和步幅 动手学深度学习 - Dive into Deep Learning Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola https://zh.d2l.ai/ 5.2. 填充和步幅 在上一节的例子里，我们使用高和宽为 3 的输入与高和宽为 2 的卷积核得到高和宽为 2 的输出。一般来说，...
卷积神经网络填充和步幅实战
12-29
### 卷积神经网络中填充和步幅的应用 在构建卷积神经网络(CNN)时，填充(padding)和步幅(stride)是控制卷积层输出尺寸的重要参数。这两个超参数不仅影响着最终输出的维度大小，还对模型性能有着潜在的影响。 #### ...
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