建网站要什么工做人员,始兴县建设局网站,六安三十铺,百度客户端官网如是我闻#xff1a; 在卷积和池化操作中#xff0c;计算输出维度的公式是关键#xff0c;它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式#xff0c;并结合解释它们的意义#xff1a; 1. 卷积操作的输出维度公式
当我们对输入图像进行卷积时…如是我闻 在卷积和池化操作中计算输出维度的公式是关键它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式并结合解释它们的意义 1. 卷积操作的输出维度公式
当我们对输入图像进行卷积时输出的宽度和高度可以通过以下公式计算 输出大小 输入大小 − 卷积核大小 2 ⋅ 填充大小 步长 1 \text{输出大小} \frac{\text{输入大小} - \text{卷积核大小} 2 \cdot \text{填充大小}}{\text{步长}} 1 输出大小步长输入大小−卷积核大小2⋅填充大小1
符号说明
输入大小 ( n n n)输入特征图的宽度或高度假设为正方形宽高一致。卷积核大小 ( k k k)卷积核的宽度或高度也是正方形。填充大小 ( p p p)输入图像边界上填充的像素数量。步长 ( s s s)卷积核滑动的步幅。输出大小卷积后的特征图宽度或高度。
解释公式的意义
输入大小 - 卷积核大小表示卷积核需要覆盖整个图像所需要的滑动范围。填充大小增加了边界像素可以让卷积核覆盖更多区域输出更大。步长决定滑动的速度步长越大输出图像越小。1确保包括卷积核的起始位置。 一个例子
假设输入大小为 32 × 32 32 \times 32 32×32卷积核大小为 3 × 3 3 \times 3 3×3填充 p 1 p 1 p1步长 s 1 s 1 s1。
套公式 输出大小 32 − 3 2 ⋅ 1 1 1 32 \text{输出大小} \frac{32 - 3 2 \cdot 1}{1} 1 32 输出大小132−32⋅1132
所以输出特征图的大小为 32 × 32 32 \times 32 32×32。 2. 池化操作的输出维度公式
池化Pooling的输出大小公式类似卷积但更加简单 输出大小 输入大小 − 池化窗口大小 步长 1 \text{输出大小} \frac{\text{输入大小} - \text{池化窗口大小}}{\text{步长}} 1 输出大小步长输入大小−池化窗口大小1
符号说明
输入大小 ( n n n)输入特征图的宽度或高度。池化窗口大小 ( k k k)池化窗口的宽度或高度。步长 ( s s s)池化窗口滑动的步幅。输出大小池化后的特征图宽度或高度。
解释公式的意义
输入大小 - 池化窗口大小表示池化窗口覆盖图像所需要的滑动范围。步长决定池化窗口滑动的速度。1确保池化窗口的起始位置被计算。 一个例子
假设输入大小为 32 × 32 32 \times 32 32×32池化窗口大小为 2 × 2 2 \times 2 2×2步长 s 2 s 2 s2。
套公式 输出大小 32 − 2 2 1 16 \text{输出大小} \frac{32 - 2}{2} 1 16 输出大小232−2116
所以池化后的特征图大小为 16 × 16 16 \times 16 16×16。 3. 卷积和池化公式对比
操作类型公式卷积操作 输出大小 输入大小 − 卷积核大小 2 ⋅ 填充大小 步长 1 \text{输出大小} \frac{\text{输入大小} - \text{卷积核大小} 2 \cdot \text{填充大小}}{\text{步长}} 1 输出大小步长输入大小−卷积核大小2⋅填充大小1池化操作 输出大小 输入大小 − 池化窗口大小 步长 1 \text{输出大小} \frac{\text{输入大小} - \text{池化窗口大小}}{\text{步长}} 1 输出大小步长输入大小−池化窗口大小1
区别
卷积公式中有“填充大小 ( p p p)”而池化一般不考虑填充默认为 0。卷积核用于提取特征池化用于降采样。 4. 特征图通道数的变化
卷积操作输出通道数 卷积核的数量每个卷积核对应一个输出通道。池化操作不会改变通道数通道数与输入保持一致。 总的来说
卷积操作公式更复杂带有填充和步长的影响用于特征提取。池化操作公式更简单主要用于下采样不改变通道数。共同点两者都通过滑动窗口的方式处理输入并输出新的特征图。 以上
