自己公司网站维护,哈尔滨 做网站公司,网站建设策划范文,Wordpress 百度多久收录输入数据在经过卷积层后#xff0c;形状一般会发生改变#xff0c;而形状的变化往往与以下四个超参数有关。
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该超参数控制着输入数据经过卷积层中需要与几个卷积核进行运算#xff0c;而输入数据与每个卷积核进行…输入数据在经过卷积层后形状一般会发生改变而形状的变化往往与以下四个超参数有关。
1filterout_channel
该超参数控制着输入数据经过卷积层中需要与几个卷积核进行运算而输入数据与每个卷积核进行卷积运算后会产生一个二维矩阵因此最后会产生 filter 个矩阵分别分布在输出的各个通道中。故该超参数决定输出的通道数。
2kernel_sizek
卷积核的宽高一般来说是相等的且都等于kernel_size对应一个n x n x 3 忽略样本轴的输入数据在经过卷积层后输出的宽高 1 (n - k) // s双斜杠表示整除s表示步幅strides。当nks中的某个宽高不相等时则输出的宽高需分别代入n, k, s的宽高进行计算。
3stridess
步幅的大小决定了视野域卷积核的形状映射在输入数据上的窗口每次移动的距离输出的宽高符合公式 1 (n - k) // s。
4padding
padding的设置在卷积运算之前就对元输入数据进行修改填充0一般来说padding可取值VALID或SAMEpytorch中可分别对行列进行填充。 ①当取值为VALID时则可用公式 1 (n - k) // s 计算输出的宽高。 ②当取值为SAME时这时 k 的奇偶性就会影响到填充效果。 A当 k 为奇数时则上下左右都会填充 (k - 1) / 2 可整除个0行故宽高可用公式 1 (n k - 1 - k) // s 1 (n - 1) // s在Pytorch中当 padding SAME 时s 必须等于1。如下图n 5k 3s 1
B当k为偶数时则上下左右都会填充(k - 1 - 1) / 2 k - 2/ 2 个0行然后下与右再填充1个0行故宽高可用公式 1 (n - k k - 2 1) // s 1 (n - 1) // s 。如下图n 5k 2s 1 综上所述当取值为SAME时输出的宽高可用公式 1 (n - 1) // s 计算。 欢迎提问
