CNN中卷积层参数量与输出特征图(feature map)尺寸的计算公式_feature map计算公式_gaishi_hero的博客-程序员秘密

技术标签： CNN  feature map size  参数量  深度学习  特征图尺寸  

  1. 卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为： Hinput×Winput×Cinput H i n p u t × W i n p u t × C i n p u t
    1. Hinput H i n p u t 表示输入特征图的高
    2. Winput W i n p u t 表示输入特征图的宽
    3. Cinput C i n p u t 表示输入特征图的通道数（如果是第一个卷积层则是输入图像的通道数，如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数）
  2. 卷积层的参数有如下几个：
    1. 输出通道数为 K K
    2. 正方形卷积核的边长为 F
    3. 步幅(stride)为 S S
    4. 补零的行数和列数(padding)为 P
  3. 输出特征图(output feature map)的尺寸为 Houtput×Woutput×Coutput H o u t p u t × W o u t p u t × C o u t p u t ，其中每一个变量的计算方式如下：
    1. Houtput=(Hintput−F+2P)/S+1 H o u t p u t = ( H i n t p u t − F + 2 P ) / S + 1
    2. Woutput=(Winput−F+2P)/S+1 W o u t p u t = ( W i n p u t − F + 2 P ) / S + 1
    3. Coutput=K C o u t p u t = K
  4. 参数量大小的计算，分为weights和biases：
    1. 首先来计算weights的参数量： F×F×Cinput×K F × F × C i n p u t × K
    2. 接着计算biases的参数量： K K
    3. 所以总参数量为： F × F × C i n p u t × K + K
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