卷基层stride,padding,kernel_size和卷积前后特征图尺寸之间的关系
现在假设卷积前的特征图宽度为N，卷积后输出的特征图宽度为M，那么它们和上述设置的参数之间的关系是怎样的呢？首先可以确定的是padding之后的矩阵宽度等于N+2 x padding。另一方面，卷积核滑动次数等于M-1 根据上图的关系，可以建立下面的等式 于是输出 ...
原文：卷积函数的参数为Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, ...)，一般关心这5个参数即可
...
2021-07-30 17:01 0 134 推荐指数：
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