計算卷積神經網絡中特征圖大小的公式
最近復習了一下卷積神經網絡，好久沒看都搞忘了。 計算特征圖的公式如下： 其中n表示原來圖像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，計算完成之后向下取整，就可以了。這里記錄一下這個公式，以免自己搞忘了。同時，還有一個容易搞忘的地方是，在圖像 ...
原文：關於CNN中特征圖大小的計算公式
先給出的卷積層輸出大小的的計算公式 這里假設輸入矩陣和卷積核都是方陣，不是方陣其實也類似 ： n n k s 其中，n 是卷積層輸出的size，n是輸入方陣的size, k是卷積核的size, s是移動的步長。即輸入n n的矩陣，用k k的卷積核對輸入進行卷積，得到大小為n n 的特征圖。 一直疑惑要怎么理解這個式子，雖然驗證過多個卷積計算，證明feature map的大小確實等於這個式子的計算 ...
2019-04-01 08:54 0 1780 推薦指數：
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