卷积网络输出大小
只考虑某一维度上的大小,卷积神经网络中设输入的大小为n,kernel_size为k,padding为p,stride为s,dilation为d,输出的大小为n'。
则当d=1,s=1时,;
对上面公式进行一般化的扩展:
若只有d=1,则;
若只有s=1,则;
时间卷积网络TCN中padding的大小
TCN中只有s=1的限制,所以正常卷积后大小为。
但TCN只能向前看,不能向后看,所以卷积完后TCN会有一个chomp1d的函数将后边多扩展的大小为padding的长度给删除,因此,chomp1d完后输出大小为。
由于TCN要求一层的输入和输出长度相等,所以应当有,所以综合以上得。