卷积神经网络中的特征图大小

了解卷积神经网络中的特征图大小

卷积神经网络 (CNN) 已成为深度学习领域的基石，尤其适用于涉及图像和视频识别的任务。CNN 架构的一个关键方面是特征图大小，它会在每个卷积层进行变换。了解如何计算它是构建有效模型的基础。

公式

CNN 中卷积层后的特征图大小使用以下公式确定：

outputSize = (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1

以下是所涉及的每个参数的细分：

• inputSize：输入特征图的大小（以像素为单位）。
• kernelSize：卷积内核的大小（以像素为单位）。
• padding：添加到输入边框的零像素数（以像素为单位）。
• stride：内核在输入特征图上移动的像素数（以像素为单位）。

输入和输出

输入

• inputSize：整数，像素数 (px)。
• kernelSize：整数，像素数 (px)。
• padding：整数，像素数 (px)。
• stride：整数，像素数 (px)。

输出

• outputSize：整数，像素数 (px)。

真实示例

考虑一个常见的用例，其中您有一个大小为 224x224 像素的输入图像。您应用一个卷积层，其内核大小为 3x3、填充为 1、步幅为 1。计算特征图大小的方法如下：

inputSize: 224, kernelSize: 3, padding: 1, stride: 1

将这些值代入公式：

outputSize = (224 - 3 + 2 * 1) / 1 + 1 = 224

生成的特征图仍为 224x224 像素。

数据验证

要使此计算有效，所有输入参数都必须大于零。此外，确保步幅是一个整数，可以整除修改后的输入大小（inputSize - kernelSize + 2 * padding），否则特征图大小将不是整数，公式将中断。

示例值：

• inputSize= 32
• kernelSize= 5
• padding= 2
• stride= 1
• outputSize= 生成的特征图大小

输出：

• outputSize= 32

摘要

计算卷积神经网络中的特征图大小对于模型架构和优化至关重要。通过理解并正确使用公式 (inputSize - kernelSize + 2 * padding) / stride + 1，数据科学家和工程师可以设计更高效的网络，提高性能和功效。

常见问题 (FAQ)

通过遵循这些准则并了解每个参数，您可以充分利用卷积神经网络的潜力并有效优化您的深度学习模型。