机器学习26:卷积神经网络特征图尺寸计算
1.经过卷积层的特征图尺寸计算:
已知输入特征图尺寸:,卷积核尺寸:, 步长:,填充的像素数:,则这个卷积层输出的特征图尺寸为:
输出特征图的通道数等于卷积层的卷积核个数。
2.经过池化层的特征图尺寸计算:
已知输入特征图尺寸:,卷积核尺寸:, 步长:,则这个卷积层输出的特征图尺寸为:
输出特征图的通道数等于输入特征图的通道数。
3.经过全连接层的输出向量尺寸计算:
全连接层的输出向量长度等于该层神经元的个数。
1.经过卷积层的特征图尺寸计算:
已知输入特征图尺寸:,卷积核尺寸:, 步长:,填充的像素数:,则这个卷积层输出的特征图尺寸为:
输出特征图的通道数等于卷积层的卷积核个数。
2.经过池化层的特征图尺寸计算:
已知输入特征图尺寸:,卷积核尺寸:, 步长:,则这个卷积层输出的特征图尺寸为:
输出特征图的通道数等于输入特征图的通道数。
3.经过全连接层的输出向量尺寸计算:
全连接层的输出向量长度等于该层神经元的个数。