【从零开始学习深度学习】22. 卷积神经网络(CNN)中填充(padding)与步幅(stride)详解,填充、步幅、输入及输出之间的关系
在上一篇文章中,我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说,假设输入形状是nh×nw,卷积核窗口形状是kh×kw,那么输出形状将会是 所以卷积层的输出形状由输入形状和卷积核窗口形状决定...
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深度学习入门基础CNN系列——填充(padding)与步幅(stride)
填充(padding)在上图中,输入图片尺寸为$3\times3$,输出图片尺寸为$2\times2$,经过一次卷积之后,图片尺寸为$2\times2$,经过一次卷积之后,图片尺寸变小。卷积输出特征图的尺寸计算方法如下(卷积核的高和宽分别为$k_h和k_w$):$$ H_{out}=H-k_h+1\\ W_{out}=W-k_w+1 $$如果输入尺寸为4,卷积核大小为3时,输出尺寸为$4-3+1....
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CNN基础知识——卷积(Convolution)、填充(Padding)、步长(Stride)
CNN基础知识——卷积(Convolution)、填充(Padding)、步长(Stride)卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)是指至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络,因此命名为卷积神经网络。【卷积(Convolution)】我们以灰度图像为例进行讲解:从一个小小的权重矩阵,也就是卷积核(kernel)开始,让它逐步在二....
TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
在用tensorflow写CNN的时候,调用卷积核api的时候,会有填padding方式的参数,找到源码中的函数定义如下(max pooling也是一样): def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)源码中对于padding参...
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