关于卷积层输出的问题

Question

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

Answer 1

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：

1. 检查网络架构和参数设置 ：确保网络中每一层的参数设置正确，包括卷积核尺寸、padding和stride等参数。特别地，确认每层卷积层的参数设置是否与预期一致。
2. 检查代码实现 ：仔细检查代码实现中卷积层的定义和调用部分，确保没有错误地传递参数或计算输出尺寸。
3. 打印调试信息 ：在代码中添加打印语句，输出每一层卷积操作后的输出尺寸，以便跟踪问题所在。
4. 使用现有的深度学习框架的调试工具 ：如果您使用的是深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），可以使用其提供的调试工具来检查网络结构和参数设置是否正确。
5. 参考文档和示例代码 ：查阅相关文档和示例代码，了解正确的卷积操作和参数设置方式，以便更好地理解和调试代码。
   综上所述，通过仔细检查网络架构和参数设置，以及调试代码实现，您应该能够找到并解决输出尺寸不符合预期的问题。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请参考以下方案进行修订