直接上网络图
这里我padding设置为1,stride也为1
当我输入一个3×64×64的矩阵时
经过5层卷积层得到的输出是256×54×54
3*3的的卷积核和padding=1得到的不应该是64×64的尺寸吗
直接上网络图
该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写:
根据您的描述,您遇到的问题是在经过5层卷积层后,输出的尺寸不符合预期。您期望输入一个3×64×64的矩阵,经过卷积操作后得到一个尺寸为64×64的输出,但实际得到的是一个尺寸为256×54×54的输出。您的网络中使用了3*3的卷积核和padding=1,stride=1。
从您提供的信息来看,问题可能出在计算输出尺寸时。在卷积操作中,输出尺寸的计算公式为:
输出尺寸=输入尺寸−卷积核尺寸+2×paddingstride+1\text{输出尺寸} = \frac{\text{输入尺寸} -
\text{卷积核尺寸} + 2 \times \text{padding}}{\text{stride}} +
1输出尺寸=stride输入尺寸−卷积核尺寸+2×padding+1
根据您的描述,输入尺寸为64×64,卷积核尺寸为3×3,padding为1,stride为1。代入公式计算输出尺寸:
输出尺寸=64−3+2×11+1=64\text{输出尺寸} = \frac{64 - 3 + 2 \times 1}{1} + 1 =
64输出尺寸=164−3+2×1+1=64
因此,根据计算,您预期的输出尺寸应该是64×64,而不是256×54×54。可能的原因之一是卷积层参数设置有误,或者在代码实现中存在错误。
解决这个问题的思路和方案如下:
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