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神经网络的特征图计算公式解说

分类: 文章 • 2024-07-27 10:53:04

(宽或高)W/H=[(输入大小−卷积核大小+2∗P）/步长]+1.(宽或高) W/H=[(输入大小-卷积核大小+2*P）/步长] +1.
P是指padding。(p=空白的厚度)（一般填充0）
神经网络的特征图计算公式解说
如图，7∗77*7的特征图，卷积核为3∗33*3，设stride为2，则若没有padding，就只有（7−3）/2+1=3（7-3）/2+1=3种横向位置，也就是说会生成3∗33*3的特征图。
那么为了使生成的图依然为7∗77*7，要使状态数为7，则(7−3+2∗padding)/2+1=7,则padding=4(7-3+2*padding)/2+1=7,则padding=4

设宽=高=w,stride=s,padding=p,kernelsize=k,则
p=(w∗s−w−s+k)/2p=(w*s-w-s+k)/2，
特别地，s=1时，p=(k−1)/2s=1时，p=(k-1)/2

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