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卷积中的特征图大小计算方式有两种,分别是‘VALID’和‘SAME’,卷积和池化都适用,卷积除不尽的结果都向下取整,池化除不尽的结果都向上取整。
1.如果计算方式采用'VALID',则: 其中 2.如果计算方式采用'SAME',输出特征图的大小与输入特征图的大小保持不变, 其中padding为特征图填充的圈数。 若采用'SAME'方式,kernel_size=1时,padding=0;kernel_size=3时,padding=1;kernel_size=5时,padding=3,以此类推。
例题: 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为:97 解析:
一层卷积 :
注意:这里卷积是向下取整的 池化:
二层卷积: 计算尺寸不被整除只在GoogLeNet中遇到过。卷积向下取整,池化向上取整。 例如:本题 (200-5+2*1)/2+1 为99.5,取99 (99-3)/1+1 为97 (97-3+2*1)/1+1 为97 研究过网络的话看到stride为1的时候,当kernel为 3 padding为1或者kernel为5 padding为2 一看就是卷积前后尺寸不变。 计算GoogLeNet全过程的尺寸也一样。
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