卷积后的图像尺寸计算

公式，并没有考虑实际输入图像的尺寸，是否除得尽。大多数文章都直接套用。

洛兮酒儿

1264人浏览 · 2024-04-17 11:34:22

洛兮酒儿 · 2024-04-17 11:34:22 发布

（一）二维卷积

大多数文章都直接套用公式，并没有考虑实际输入图像的尺寸，是否除得尽。

我总结了针对不同尺寸图像，经过卷积以后的图像大小如下：

（二）一维卷积

一维卷积是卷积核沿着一个维度方向（即序列长度方向）进行卷积。假设卷积核大小k×d，k可以任意设置，d是特征维度；特征图尺寸n×d，n为序列长度，d为特征维度。对特征图进行一维卷积以后，则卷积后的特征图大小为：H×1

参考：池化过程如何使通道数增加的?_卷积操作中的填充与池化-CSDN博客

2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

Skill文件夹：让AI从“临时工“变“老员工“，技术人必备收藏指南

2048 AI社区

AI的新前沿:不完全信息处理技术

在现实世界中，数据往往是不完整的，存在信息缺失的情况。传统的人工智能技术在处理完全信息时表现出色，但面对不完全信息时，其性能会受到严重影响。不完全信息处理技术旨在开发一系列方法和算法，使人工智能系统能够在信息缺失的情况下依然做出合理、准确的决策和预测。本文的范围涵盖了不完全信息处理技术的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用案例以及相关的工具和资源等方面，旨在为读者提供一个全面的了解和实践指导。