卷積網絡輸出尺寸計算及卷積核相關
先定義幾個參數 輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的像素數 P 於是我們可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 卷積核：一個卷積核只有三維，卷積核的厚度對應的被卷積特征的通道數，卷積核的個數 ...
原文：卷積層輸出尺寸計算、卷積核大小選擇、網絡層數問題
.卷積層的理解 實際上卷積核 convolution kernel 不是真的卷積,而是類似一個輸入和輸出之間的線性表達式. 為什么叫做卷積呢, 因為兩個次序上相鄰的NxN卷積核有N 的重疊. 本質上卷積核是一個線性過濾式, 比如輸入時 x 的小宏塊, 卷積核過濾的結果相當於一次線性計算. 卷積核之后的亞采樣和池化都是為了把局部特征進行抽象化. 但從數據傳播的方向上來講,卷積核進行特征提取,然后亞 ...
2020-04-02 21:48 0 4901 推薦指數：
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卷積核輸出特征圖大小的計算
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1 公式 假設 輸入圖片(input)大小為I*I,卷積核(Filter)大小為 K*K，步長(stride)為S，填充(Padding)的像素數為P，那卷積層輸出(output)的特征圖大小為多少呢？ 公式為：O=(I-K+2P)/S+1 2）例子： 我們采用的卷積核大小為K ...