众所周知,在定义卷积层的时候,我们一般会设置卷积核大小(kernel_size),卷积步长 (stride),特征图填充宽度 (padding)等参数。这些值的设置让卷积核可以从图片的第一个像素刚好扫描到最后一个像素,如下图所示 …
现在假设卷积前的特征图宽度为N,卷积后输出的特征图宽度为M,那么它们和上述设置的参数之间的关系是怎样的呢?首先可以确定的是padding之后的矩阵宽度等于N+2 x padding。另一方面,卷积核滑动次数等于M-1 根据上图的关系,可以建立下面的等式 于是输出矩阵的宽度就等于 特别地,如果需要卷积操作不改变矩阵宽度,即M = ...
1 填充(padding) 填充(padding)是指在输入高和宽的两侧填充元素(通常是0元素)。图1里我们在原输入高和宽的两侧分别添加了值为0的元素,使得输入高和宽从3变成了5,并导致输出高和宽由2增加到4。图1中的阴影部分为第一个输出元素及其计算所使用的输入和核数组元素: 。 一般来说,如果在高的两侧一共填充 行,...
首先可以确定的是padding之后的矩阵宽度等于N+2 x padding。另一方面,卷积核滑动次数等于M-1 根据上图的关系,可以建立下面的等式 于是输出矩阵的宽度就等于 特别地,如果需要卷积操作不改变矩阵宽度,即M = N,则填充宽度为 记录完毕!
通过填充的方法,当卷积核扫描输入数据时,它能延伸到边缘以外的伪像素,从而使输出和输入size相同。 常用的两种padding: (1)valid padding:不进行任何处理,只使用原始图像,不允许卷积核超出原始图像边界 (2)same padding:进行填充,允许卷积核超出原始图像边界,并使得卷积后结果的大小与原来的一致 【步长(Stride)】 滑...
CNN基础知识——卷积(Convolution)、填充(Padding)、步长(Stride) 卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)是指至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络,因此命名为卷积神经网络。 【卷积(Convolution)】 我们以灰度图像为例进行讲解:从一个小小的权重矩阵,也就是卷积核(kernel)开始,...
为什么要使用填充(padding) 如图,对6x6的原图像使用3x3的卷积核进行卷积操作后得到的图像是一个4x4的图像(6-3+1=4),也就是说每次进行卷积后,原始图像都会变小失真,所以没有办法设计层数足够多的深度神经网络,除此之外还有另一个重要的原因是,原始图像中的边缘像素永远都不会位于卷积核的中心,只有原始图像的4x4...
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 登录后即可复制 建立一个卷积层: keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1,1), padding='valid', data_format=None)# filters: 输出空间的维度# kernel_size:1个整数或2个整数表示的元组,2D卷积窗口的宽度和高度# strides: 2个整数表示的元组,卷积沿宽...
下面我们令高和宽上的步幅均为2,从而使输入的高和宽减半。 conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, padding=1, stride=2) comp_conv2d(conv2d, X).shape 输出: torch.Size([4, 4]) 接下来是一个稍微复杂点儿的例子。 conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(3, 5), padding=(0, 1...
步幅使用stride参数实现,具体代码如下,设置步幅为2,padding为1,kernel_size为3×3,那么这样根据公式[ n + 2 p − f s + 1 ] [\frac{n+2p-f}{s}+1][sn+2p−f+1]这里n为8,p=1,f=3,s=2,会返回一个4×4的输出。 conv2d = nn.Conv2d(1,1, kernel_size=3, padding=1, stride=2...