公式推导: Hout=(Hin−1)×Stride−2×Padding+KernelSize(2−1)×1−2×2+3=1−4+3=0RuntimeError: Given input size per channel: (2 x 2). Calculated output size per channel: (0 x 0). Output size is too small... 由此验证完毕 ...
从上面3个例子的转置卷积中我们可以发现,如果用正卷积实现转置卷积时,卷积核的大小是保持不变的,而stride是为正卷积stride的倒数(只是我们插入0来模拟分数移动),最后,转置卷积的padding要怎么算呢,虽然如果我们调用pyTorch或TensorFlow时不需要管,传入正卷积的padding即可,但是理解convTranspose是怎么做的也有助于我们理解...
从上面3个例子的转置卷积中我们可以发现,如果用正卷积实现转置卷积时,卷积核的大小是保持不变的,而stride是为正卷积stride的倒数(只是我们插入0来模拟分数移动),最后,转置卷积的padding要怎么算呢,虽然如果我们调用pyTorch或TensorFlow时不需要管,传入正卷积的padding即可,但是理解convTranspose是怎么做的也有助于我们理解...
在转置卷积的官方文档中,参数还有output_padding 和dilation参数也会影响输出特征图的大小,但这里我们没使用,公式就不加上这俩了,感兴趣的可以自己去阅读一下文档,写的很详细。🌵🌵🌵 对于stride[0],stride[1]、padding[0],padding[1]、kernel_size[0],kernel_size[1]该怎么理解?其实啊这些都是卷积的基本...
正向卷积:h_out = (h_in + 2*padding - kernl_size) / stride +1 +1是因为除不尽向下取整 故转置卷积:h_in = (h_out - 1) * stride + kernl_size - 2*padding + output_padding output_padding,是因为输出与期望输出有偏差,需在下边补0填充 ...
output_padding (int or tuple, optional) - 输出的每条边补充0的层数 dilation (int or tuple, optional) - 卷积核元素之间的间距 groups (int, optional) - 从输入通道到输出通道的阻塞连接数 bias (bool, optional) - 如果bias=True, 添加偏置
padding就是对输入特征图常规意义的padding,例如’same’模式常取(K-1)/2,output_padding是转置卷积完成后在输出特征图上增加的padding,已达到控制输出特征图形状的目的。一般情况下output_padding=strider-1。转置卷积输入特征图和输出特征图尺寸大小关系为: ...
PyTorch中转置卷积的output_padding参数 至于output_padding的值,应该为(W1−F+2P)%S,在上面提到的例子中就应该是1。 4. 总结 本文先是介绍了卷积神经网络和传统的前馈神经网络的联系和区别,然后再通过不同参数的卷积过程阐述卷积运算,最后再介绍刚入门深度学习时晦涩难懂的转置卷积,给出不同参数下正卷积所对应的...
PyTorch中转置卷积的output_padding参数 至于output_padding的值,应该为(W1−F+2P)%S,在上面提到的例子中就应该是1。 4. 总结 本文先是介绍了卷积神经网络和传统的前馈神经网络的联系和区别,然后再通过不同参数的卷积过程阐述卷积运算,最后再介绍刚入门深度学习时晦涩难懂的转置卷积,给出不同参数下正卷积所对应的...
PyTorch中转置卷积的output_padding参数 至于output_padding的值,应该为(W1−F+2P)%S,在上面提到的例子中就应该是1。 4. 总结 本文先是介绍了卷积神经网络和传统的前馈神经网络的联系和区别,然后再通过不同参数的卷积过程阐述卷积运算,最后再介绍刚入门深度学习时晦涩难懂的转置卷积,给出不同参数下正卷积所对应的...