卷基層stride,padding,kernel_size和卷積前后特征圖尺寸之間的關系
現在假設卷積前的特征圖寬度為N，卷積后輸出的特征圖寬度為M，那么它們和上述設置的參數之間的關系是怎樣的呢？首先可以確定的是padding之后的矩陣寬度等於N+2 x padding。另一方面，卷積核滑動次數等於M-1 根據上圖的關系，可以建立下面的等式 於是輸出 ...
原文：CNN中已知input_size、kernel_size、padding、stide計算output公式的理解
在進行卷積運算和池化的時候，對於輸入圖像大小為input size，給定kernel size padding stride，計算得出output size為： output size input size padding kernel size stride 怎么理解這個等式 首先，考慮對圖片橫向的填充，有兩個邊所以加上 padding。其次，考慮到卷積核kernel的右邊到達圖片的右邊時候， ...
2018-03-10 17:51 1 10393 推薦指數：
相關推薦
nn.MaxPool2d()的kernel_size為tuple用法
https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/87895626 1. nn.Conv2d nn.Conv2d 輸入信號的形式為(N, Cin, H, W), N表示batch size，Cin表示channel個數，H，W分別表示特征圖 ...
基於TensorFlow理解CNN中的padding參數
1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d()，tf.nn.max_pool()，tf.nn.avg_pool()等，用法如下： 當使用上邊函數的時候需要傳入所需的值，padding的值為字符串，可選值 ...
神經網絡中Batch Size的理解
直觀的理解：Batch Size定義：一次訓練所選取的樣本數。Batch Size的大小影響模型的優化程度和速度。同時其直接影響到GPU內存的使用情況，假如你GPU內存不大，該數值最好設置小一點。為什么要提出Batch Size？在沒有使用Batch Size之前，這意味着網絡在訓練時，是一次 ...
alsaaudio period size 理解
1. pcm 是 ADC 直接采集到的數據。 2. frame，幀，指的是對所有聲道進行一次 ADC 轉換得到數據。 3. frame size，指的是一幀 包含的字節數。 如果是單聲道，8bit adc，那么就是 1 * 8 / 8 = 1. 如果是8聲道，16bit adc ...
@input 與@output 的初步理解
@input是用來定義輸入的，是接收其他組件傳過來的數據的。相當於指令的值綁定，無論是單向的(@)還是雙向的(=)。都是將父作用域的值“輸入”到子作用域中，然后子作用域進行相關處理。我這個是在寫一個地址選擇框時的一個公用的組建。 export class InputData ...
遷移學習調用預訓練模型出現Given input size: (512x3x3). Calculated output size: (512x-3x-3)錯誤
調用預訓練模型 ResNet18 時報錯：RuntimeError: Given input size: (512x3x3). Calculated output size: (512x-3x-3). Output size is too small at /opt/conda/conda-bld ...