神经网络各种层的输入输出尺寸计算

简介: 神经网络各种层的输入输出尺寸计算

各种层的输入输出尺寸计算的基本方法:

全连接层(Fully Connected Layer):

输入尺寸:(批量大小, 输入特征数)

输出尺寸:(批量大小, 输出特征数)

计算方式:输入特征数与输出特征数之间的全连接,输出尺寸就是设定的输出特征数。


卷积层(Convolutional Layer):

输入尺寸:(批量大小, 输入通道数, 高, 宽)

输出尺寸:(批量大小, 输出通道数, 输出高, 输出宽)

计算方式:

输出高 = (输入高 - 卷积核高 + 2 * 填充) / 步幅 + 1

输出宽 = (输入宽 - 卷积核宽 + 2 * 填充) / 步幅 + 1


池化层(Pooling Layer):

输入尺寸:(批量大小, 输入通道数, 高, 宽)

输出尺寸:(批量大小, 输入通道数, 输出高, 输出宽)

计算方式:

输出高 = (输入高 - 池化核高) / 步幅 + 1

输出宽 = (输入宽 - 池化核宽) / 步幅 + 1


归一化层(Normalization Layer,比如 Batch Normalization):

输入尺寸:(批量大小, 特征数)

输出尺寸:(批量大小, 特征数)

计算方式:通常不改变尺寸,仅对特征进行归一化处理。


激活层(Activation Layer,比如 ReLU):

输入尺寸:(批量大小, 特征数)

输出尺寸:(批量大小, 特征数)

计算方式:不改变尺寸,只是应用激活函数。

这些计算方式可帮助你理解每层的尺寸变换。

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