计算卷积层中的输出大小

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如果输入到神经网络的卷积层是大小为128X128X3的图像和40个大小为5X5的滤波器,那么它的输出大小是多少?

python machine-learning deep-learning conv-neural-network
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你可以使用这个公式(W−K+2P)/S+1

  • W是输入音量 - 在您的情况下为128
  • K是内核大小 - 在您的情况下为5
  • P是填充 - 在你的情况下0我相信
  • S是步幅 - 你没有提供。

所以,我们输入公式:

Output_Shape = (128-5+0)/1+1

Output_Shape = (124,124,40)

注意:如果未提供,则Stride默认为1,40中的(124, 124, 40)是用户提供的过滤器数量。


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公式:n[i]=(n[i-1]−f[i]+2p[i])/s[i]+1

哪里,

n[i-1]=128

f[i]=5

p[i]=0

s[i]=1

所以,

n[i]=(128-5+0)/1+1 =124

所以输出层的大小是:124x124x40其中'40'是过滤器的数量


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