矩陣卷積后的尺寸的計算公式
設: 圖片輸入大小為：W x W x D1 卷積核尺寸為: F x F 步長為： S 填充為：P 卷積核個數為：K 輸出圖片大小為：N x N x K N = （W-F+2P）/ S +1 池化層的功能：* 第一，又進行了一次特征提取，所以能減小下一層數據的處理 ...
原文：圖像經過卷積后的尺寸計算公式
Image size after convolusion: frac n k p s where n is the width or height of the image, k is the kernel size, p is the padding, s is the stride. Image size after pooling: frac n f s where n is the wid ...
2020-08-07 16:59 0 997 推薦指數：
相關推薦
pytorch卷積層與池化層輸出的尺寸的計算公式詳解
pytorch卷積層與池化層輸出的尺寸的計算公式詳解 要設計卷積神經網絡的結構，必須匹配層與層之間的輸入與輸出的尺寸，這就需要較好的計算輸出尺寸 先列出公式： 即： 例Conv2d（后面給出實例來講解計算方法）: ` 實例： cove1d：用於文本數據，只對寬度 ...
卷積后尺寸計算
p = 0 (5-3+0)/2+1 = 2 卷積中的參數“SAME”,和‘VALID’決 ...
pytorch卷積的輸入輸出以及計算公式
1、nn.Conv2d class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二維卷積層, 輸入的尺度是(N, C_in ...
深度學習圖片卷積輸出大小計算公式
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 N = ( W + 2*P - F ) / S + 1 輸入圖片的大小為N ...
復利計算公式
復利的計算是對本金及其產生的利息一並計算，也就是利上有利。 復利計算的特點是：把上期末的本利和作為下一期的本金，在計算時每一期本金的數額是不同的。復利的計算公式是：F=A*(1+i)^n. 期初存入A，以i為利率，存n期后的本金與利息之和。 例如：本金為50000元，利率或者投資回報率為3%，投資 ...
對數的計算公式
性質編輯 ① ； ② ； ③負數與零無對數. ④ * =1； ...
KDJ計算公式
計算方法編輯KDJ的計算比較復雜，首先要計算周期（n日、n周等）的RSV值，即未成熟隨機指標值，然后再計算K值、D值、J值等。以n日KDJ數值的計算為例，其計算公式為n日RSV=（Cn－Ln）/（Hn－Ln）×100公式中，Cn為第n日收盤價；Ln為n日內的最低價；Hn為n日內的最高價。其次，計算 ...