如图3所示,反卷积过程各参数分别为:i=2, k=3, s=1, p=2,代入式(5)可得:o=1\times(2-1)+2\times2-3+2=4 即输出尺寸为4。 例3:反卷积输出尺寸计算(s>1) 图4:反卷积输出尺寸计算示例(s>1) 如图4所示,反卷积过程各参数分别为:i=3, k=3, s=2, p=1,代入式(5)可得:o=2\times(3-1)+2\times1-3+
一般情况下的反卷积输出尺寸公式：输出尺寸 = * 步幅 + 卷积核尺寸当步幅为1时的特殊情况：由于步幅为1时，反卷积与卷积在输出尺寸上表现出相似性，此时可以简化计算，但通常仍使用上述公式进行计算以保证准确性。不过，从直观上理解，步幅为1时，输出尺寸的增加主要依赖于卷积核尺寸和输入尺寸。注意事...
输入变换后的尺寸 = (输入尺寸 - 1) * 步幅 + 卷积核尺寸将此尺寸代入卷积公式，忽略步幅1，得到反卷积输出尺寸的简化公式：[公式] 反卷积输出尺寸 = (输入尺寸 - 1) * 卷积核尺寸 + 卷积核尺寸举例来说，当反卷积过程的参数为[公式] 和[公式] 时，输出尺寸分别为4和5。这个计算公式适用于...
正卷积: output = (input + 2padding - kernel_size)/stride+1 【公式1】 反卷积: output_backward = Input,反卷积的输出是正卷积的输入 input_backward = output,反卷积的输入是正卷积的输出 代入正卷积的公式中得: Input_backward = (output_backward + 2padding - kernel_size)/stride + 1 ...
正卷积的输出尺寸计算公式为output = (input + 2padding - kernel_size)/stride+1。反卷积的输出与正卷积的输入相等，输入与正卷积的输出相等。将正卷积公式代入，得到反卷积输入为：Input_backward = (output_backward + 2padding - kernel_size)/stride + 1。由此，反卷积输入输出的关系为：output...
以图1中的卷积过程为例,输入尺寸,卷积核大小,步幅,扩充分别为:i=6,k=3,s=2,p=1,代入公式(1): \[o=[6+2×1−32+1]\]=[3.5]=3 即输出尺寸为3。 反卷积输出尺寸计算 第一步:对输入进行stride变换,如图2所示。 反卷积中,stride可理解为为在输入的相邻元素之间添加s−1个零元素。变换后的尺寸...