对于通用卷积： 输出尺寸公式为：输出尺寸 = / 步长 + 1 其中，“输入尺寸”是输入图像的尺寸，“卷积核大小”是卷积核的尺寸，“填充”是输入图像边缘填充的像素数，“步长”是卷积核移动的步幅。对于转置卷积： 当输入尺寸能整除相关参数时，输出尺寸公式简化为：输出尺寸 = × 步长 + 卷积核大小 2 × 填充 注
其中,参数d是空洞卷积填充零元素的控制参数,空洞卷积会向卷积核之中插入(d−1)间隔的空隙,d=1即为普通卷积。 对于转置卷积,也有一些文章将其称为逆卷积,但是必须强调,转置卷积是一种特殊的卷积,并非数学意义的逆操作,主要是将特征图尺寸变大,比如将卷积输出的特征图尺寸变回输入尺寸的大小,e.g.自动编码机、...
对于通用卷积，其输出尺寸公式为:[公式]如果涉及池化，去掉填充相关的项即可。对于空洞卷积，调整卷积核大小后，公式变为:[公式]空洞卷积的参数[公式] 控制了空隙插入。转置卷积，即上采样卷积，当我们能整除输入尺寸时，尺寸计算简化为:[公式]如果不能整除，需要考虑余数，修正后的公式为:[公式]在这里...
目的是可视化神经网络，其卷积核参数是前向传播的参数的转置。
一般正常卷积称为下采样,相反方向的转换称为上采样。转置卷积是相对正常卷积的相反操作,但它只恢复尺寸,因为卷积是一个不可逆操作。下面通过一个例子来说明转置卷积的具体操作过程。 假设一个3*3的卷积核,其输入矩阵是4*4的形状,经过步长为1,填充为0的卷积结果为: ...
一般正常卷积称为下采样,相反方向的转换称为上采样。转置卷积是相对正常卷积的相反操作,但它只恢复尺寸,因为卷积是一个不可逆操作。下面通过一个例子来说明转置卷积的具体操作过程。 假设一个3*3的卷积核,其输入矩阵是4*4的形状,经过步长为1,填充为0的卷积结果为: ...
目的是可视化神经网络，其卷积核参数是前向传播的参数的转置。
目的是可视化神经网络，其卷积核参数是前向传播的参数的转置。相当于：框架里实现的是独立的可训练参数...
目的是可视化神经网络，其卷积核参数是前向传播的参数的转置。相当于：反卷积是使用了独立的可训练参数...