计算卷积后尺寸

最新推荐文章于 2025-06-13 11:03:06 发布

萱子子子

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分类专栏：神经网络卷积神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuan_zizizi/article/details/78589022

本文详细介绍了卷积后尺寸的计算公式，包括TensorFlow中`same`和`valid`两种填充方式的维度计算。还提到了`tf.pad()`函数的使用，以及`max_pool()`中`padding`的含义。内容涵盖卷积核大小、步长对输出尺寸的影响，以及不同填充方式的计算原则。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这里单独把计算卷积之后的维度的公式拿出来，方便查看
1.卷积后尺寸计算
out_height=(in_height+2pad-filter_height)/strides[1]+1
out_width=(in_width+2pad-filter_width)/strides[2] +1
2.tensorflow中卷积参数same和valid运算之后的维度计算
(1)same
out_height=ceil(float(in_height))/float(strides[1])
out_width=ceil(float(in_width))/float(strides[2])
(2)valid
out_height=ceil(float(in_height-filter_height+1))/float(strides[1])
out_width=ceil(float(in_width-filter_width+1))/float(strides[2])
(3)参数
padding: SAME和VALID两种形式
filter: [5,5,1,32]表示5*5的卷积核，1个channel，32个卷积核。
strides: [1,4,4,1]表示横向和竖向的步长都为4
3.tensorflow里面的tf.pad函数
虽然在卷积过程中有same选项可选，但是tensorflow里面还有一个可以用于填充的函数tf.pad()，具体用法如下：

tf.pad(tensor, paddings,mode='CONSTANT',name=None)

padings : 是一个张量，代表每一维填充多少行/列
mode : “CONSTANT” ,”REFLECT”,”SYMMETRIC”
“CONSTANT” 填充

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