如何计算卷积的Size
【摘要】
卷积神将网络的计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1 其中N：输出大小 W：输入大小 F：卷积核大小 P：填充值的大小 S：步长大小 举例：
nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,kernel_size=12,stride=4,padding=2)
in_channels=3:表示的是输...
卷积神将网络的计算公式为：
N=(W-F+2P)/S+1
其中N：输出大小
W：输入大小
F：卷积核大小
P：填充值的大小
S：步长大小
举例：
nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,kernel_size=12,stride=4,padding=2)
in_channels=3:表示的是输入的通道数，由于是RGB型的，所以通道数是3.
out_channels=96:表示的是输出的通道数，设定输出通道数的96（这个是可以根据自己的需要来设置的）
kernel_size=12:表示卷积核的大小是12x12的，也就是上面的 “F”, F=12
stride=4:表示的是步长为4，也就是上面的S, S=4
padding=2:表示的是填充值的大小为2，也就是上面的P, P=2
假如你的图像的输入size是256x256的,由计算公式知N=(256-12+2x2)/4+1=63,也就是输出size为63x63x96
文章来源: wanghao.blog.csdn.net，作者：AI浩，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：wanghao.blog.csdn.net/article/details/108732102
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章，如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
作者其他文章
评论（0）