对于输出的size计算:
out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1
out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1
在以下情况下:
1.四边的padding大小相等。padding_top=padding_bottom=padding_left=padding_right
2.stride_height = stride_width
3.input_height = input_width
4.filter_height = filter_width
此时
out_hw = (input_hw - filter_hw + 2*padding_hw)/stride_hw + 1

CNN 卷积层输入Map大小计算的更多相关文章

  1. TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算

    刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同 ...

  2. CNN中下一层Feature map大小计算

    符号表示: $W$:表示当前层Feature map的大小. $K$:表示kernel的大小. $S$:表示Stride的大小. 具体来讲: 整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是 ...

  3. CNN卷积层基础:特征提取+卷积核+反向传播

    本篇介绍卷积层的线性部分 一.与全连接层相比卷积层有什么优势? 卷积层可以节省参数,因为卷积运算利用了图像的局部相关性——分析出一小片区域的特点,加上Pooling层(汇集.汇聚),从附近的卷积结果中 ...

  4. 卷积层feature map输出到文本

    本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52166388 以VGG_16的网络为例 ...

  5. CNN卷积层:ReLU函数

    卷积层的非线性部分 一.ReLU定义 ReLU:全称 Rectified Linear Units)激活函数 定义 def relu(x): return x if x >0 else 0 #S ...

  6. Tensorflow之CNN卷积层池化层padding规则

    padding的规则 ·        padding=‘VALID’时,输出的宽度和高度的计算公式(下图gif为例) 输出宽度:output_width = (in_width-filter_wid ...

  7. Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现(转)

    Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文, ...

  8. Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现

    https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一 ...

  9. 81、Tensorflow实现LeNet-5模型,多层卷积层,识别mnist数据集

    ''' Created on 2017年4月22日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf import numpy as np ...

随机推荐

  1. linkin大话数据结构--Collections类

    操作集合的工具类:Collections Collections 是一个操作 Set.List 和 Map 等集合的工具类.Collections 中提供了大量方法对集合元素进行排序.查询和修改等操作 ...

  2. TinyXML 的简单介绍以及使用

    先说几句重点: 1,tinyxml 生成或解析XML非常好用 2,tinyxml 利用DOM(文档对象模型)操作XML,根节点与各个子节点相当于形成一棵树 3,只要你了解tinyxml的用法,可以只n ...

  3. rpc-远程调用框架

    简单框架编写 http://blog.csdn.net/u013177446/article/details/67638021 netty解决拆包粘包问题 http://www.cnblogs.com ...

  4. JavaScript算法实现排序

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...

  5. tomcat调优(三)

    标签: linux 笔者Q:972581034 交流群:605799367.有任何疑问可与笔者或加群交流 1.安全优化 降权启动 telnet管理端口保护 ajp连接端口保护 禁用管理端 关闭本地默认 ...

  6. python并发编程之多进程(实现)

    一.multipricessing模块的介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分的使用多核CPU资源,在python中大部分情况下需要用多线程,python提供了multiproce ...

  7. iOS简单动画效果:闪烁、移动、旋转、路径、组合

    #define kDegreesToRadian(x) (M_PI * (x) / 180.0) #define kRadianToDegrees(radian) (radian*180.0)/(M_ ...

  8. c#代码启动任务管理器的几种方法

    1.直接启动 ProcessStartInfo info = new ProcessStartInfo(); info.FileName = Path.Combine(Environment.GetE ...

  9. Yii的Relational Active Record三张表连接查询

    需求如下: 查询book表信息,同时关联entitystags表,以entitystags的字段eid关联book的主键,再关联查询tags表,以entitystags表的tid字段关联tags表的主 ...

  10. 洛谷 [P1119] 灾后重建

    我们发现每次询问都是对于任意两点的,所以这是一道多源最短路径的题,多源最短路径,我们首先想到floyd,因为询问的时间是不降的,所以对于每次询问,我们将还没有进行松弛操作的的点k操作. #includ ...