深度學習基礎理論

2021-09-08 19:24:45 字數 410 閱讀 3054

1. 卷積後特徵圖大小計算

方形的特徵輸入: i

方形的卷積核尺寸: k

每個維度相同的步長: s

每個維度相同的padding: p

輸出特徵圖尺寸: o = ( i + 2p - k) / s +1

2. 反卷積

對於乙個 步長為s 的卷積而言,它的反卷積可以看作是在輸入特徵單元之間插入 s-1個0,將得到的特徵圖作為輸入特徵圖,然後進行步長為 1 的卷積操作。

3. 1x1 卷積

1×1卷積核可以起到乙個跨通道聚合的作用,所以進一步可以起到降維(或者公升維)的作用,起到減少引數的目的。

若用乙個 1x1 卷積核, 則可以將輸入特徵圖壓縮成 只有乙個通道的特徵圖。

若用n 個 1x1 卷積核, 則可以將輸入特徵圖壓縮成 只有n個通道的特徵圖。

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