CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式
卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride（长宽可不同，分别计算即可），则卷积层的输出维度为： 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel，则池化层的输出维度也适用于上述 ...
原文：pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解
pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解 要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸 先列出公式： 即： 例Conv d 后面给出实例来讲解计算方法 : 实例： cove d：用于文本数据，只对宽度进行卷积，对高度不进行卷积 cove d：用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积 我们在这个实例中抽出网络结构部分： 网络结构为： 输入图片大小 ...
2020-08-29 20:15 0 1477 推荐指数：
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原文链接：https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride ...
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