卷积输出尺寸计算公式
深度学习中卷积层和pooling层的输出计算公式（转）
深度学习中卷积层和pooling层的输出计算公式（转）原⽂链接：1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:in_channels(int) – 输⼊信号的通道out_channels(int) – 卷积产⽣的通道kerner_size(int or tuple) - 卷积核的尺⼨stride(int or tuple, optional) - 卷积步长padding (int or tuple, optional)- 输⼊的每⼀条边补充0的层数dilation(int or tuple, `optional``) – 卷积核元素之间的间距groups(int, optional) – 从输⼊通道到输出通道的阻塞连接数bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置形状:输⼊: (N,C_in,H_in,W_in)输出: (N,C_out,H_out,W_out)我们可以得到:H_out = floor( (H_in+2padding[0]-dilation[0](kernerl_size[0]-1)-1)/stride[0]+1 )W_out=floor( (W_in+2padding[1]-dilation[1](kernerl_size[1]-1)-1)/stride[1]+1 )⼀般情况下,由于dilation默认为1,上式可以简化为:H_out=floor( (H_in+2padding[0]-kernerl_size[0])/stride[0]+1 )W_out=floor( (W_in+2padding[1]-kernerl_size[1])/stride[1]+1 )2.反卷积层(ConvTranspose2D)的输出计算公式class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True)参数：in_channels(int) – 输⼊信号的通道数out_channels(int) – 卷积产⽣的通道数kerner_size(int or tuple) - 卷积核的⼤⼩stride(int or tuple,optional) - 卷积步长padding(int or tuple, optional) - 输⼊的每⼀条边补充0的层数output_padding(int or tuple, optional) - 输出的每⼀条边补充0的层数dilation(int or tuple, optional) – 卷积核元素之间的间距groups(int, optional) – 从输⼊通道到输出通道的阻塞连接数bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置形状:输⼊: (N,C_in,H_in，W_in)输出: (N,C_out,H_out,W_out)我们可以得到:H_out=(H_in-1)stride[0]-2padding[0]+kernel_size[0]+output_padding[0]W_out=(W_in-1)stride[1]-2padding[1]+kernel_size[1]+output_padding[1]由于output_padding默认为0,上式可以简化为:H_out=(H_in-1)stride[0]-2padding[0]+kernel_size[0]W_out=(W_in-1)stride[1]-2padding[1]+kernel_size[1]Tips:相当于Conv2d中计算公式的反函数3.pooling层的输出计算公式class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)参数:kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗⼝⼤⼩stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗⼝移动的步长。
空洞卷积计算公式
空洞卷积计算公式
空洞卷积是一种在卷积操作中引入空洞（dilated）或跳跃连接（skip connections）的技术，它可以扩大感受野（receptive field）并减小输出特征图的尺寸。
空洞卷积的计算公式为：
输出特征图 channel_out[i,j] = sum( kernel[m,n] *
input_channel[i+d*m,j+d*n] )
其中，channel_out[i,j]表示输出特征图中的一个像素点，kernel[m,n]是卷积核的权重，input_channel[i+d*m,j+d*n]表示输入特征图的某个像素点，d为空洞率（dilation rate），即跳跃的步长。
在计算过程中，卷积核会按照一定的步长（stride）和空洞率（dilation rate）在输入特征图上进行滑动，将与卷积核对应的像素点进行乘法和累加操作得到输出特征图的对应像素点。
实际上，空洞卷积可以看作是在输入特征图上插入了一定数量的零值，这些零值距离相邻像素点的间距由空洞率决定。
由于在计算过程中会跳过这些零值，因此可以减少计算量，并且可以增加感受野的范围。
卷积核参数量计算
卷积核参数量计算
卷积核参数量计算是在深度学习中非常重要的一个任务，它用于确定卷积神经网络中每个卷积层的参数数量。
在卷积神经网络中，卷积核是一个小的矩阵，它在输入图像上滑动并计算出一系列的特征图。
这些特征图可以用于后续的任务，比如图像分类、目标检测等。
卷积核的参数量计算可以通过以下公式进行估算：
参数量 = 输入通道数 x 卷积核尺寸 x 卷积核尺寸 x 输出通道数
其中，输入通道数是指卷积层输入的特征图的通道数，卷积核尺寸是指卷积核的宽度和高度，输出通道数是指卷积层输出的特征图的通道数。
举个例子来说，假设我们有一个输入特征图的通道数为3，卷积核的尺寸为3x3，输出通道数为16。
那么该卷积层的参数量就是3 x 3 x 3 x 3 x 16 = 432。
除了卷积核参数量外，还需要考虑偏置项的参数量。
偏置项是一个与输出通道数相等的向量，每个输出通道都有一个偏置项。
所以，偏置项的参数量就等于输出通道数。
总的参数量等于卷积核参数量加上偏置项参数量。
在实际应用中，卷积核参数量通常是网络中最大的参数量之一，因此减少卷积核的尺寸或减少输出通道数可以显著减少网络的参数量，提高网络的训练效率和模型的泛化能力。
需要注意的是，卷积核参数量只是网络中的一部分，还有其他的参数量，比如全连接层的参数量和池化层的参数量等。
所以，在计算总的网络参数量时，需要将所有层的参数量进行累加。
常用卷积公式总结
常用卷积公式总结卷积是数字信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，广泛应用于图像滤波、特征提取等领域。
本文将总结常用的卷积公式，便于读者在实践中快速掌握卷积运算的要点和技巧。
1. 一维离散卷积公式一维离散卷积是卷积的最基本形式，适用于处理一维序列。
给定两个长度为N和M的离散序列f和g，卷积结果序列h的长度为N+M-1。
卷积公式如下：h[i] = sum(f[j]*g[i-j], j=0 to min(i, M-1))其中，h[i]表示卷积结果的第i个元素。
2. 二维离散卷积公式二维离散卷积常用于图像处理中，用于实现图像的滤波、边缘检测等操作。
给定两个大小分别为N1×N2和M1×M2的二维矩阵F和G，卷积结果矩阵H的大小为(N1+M1-1)×(N2+M2-1)。
卷积公式如下：H[i, j] = sum(sum(F[p, q]*G[i-p, j-q], p=0 to M1-1), q=0 to M2-1)其中，H[i, j]表示卷积结果的第(i, j)个元素。
3. 常见卷积核形状在实际应用中，常见的卷积核形状有以下几种：•方形卷积核：使用方形的矩阵作为卷积核，可以实现简单的模糊、锐化、边缘检测等操作。
•高斯卷积核：采用高斯函数生成的卷积核，可以实现图像的平滑与去噪。
•锐化卷积核：用于增强图像的边缘、细节等特征。
•Sobel卷积核：用于边缘检测，可以检测图像中的水平和垂直边缘。
•Laplace卷积核：用于图像锐化和边缘检测，可以实现对图像的细节增强。
4. 卷积的性质卷积具有一些重要的性质，可以帮助我们简化卷积运算。
•交换性质：f g = g f，表示两个序列的卷积结果是相同的。
•结合性质：(f g)h = f(g h)，表示多个序列进行卷积的顺序不影响最终结果。
•分配性质：f(g+h) = f g + f*h，表示卷积运算对于序列的加法操作分配。
5. 快速卷积算法常规的卷积运算需要计算大量的乘法和加法，计算复杂度较高。
卷积运算公式
卷积运算公式
卷积运算是指通过变换两个函数，将它们组合起来，产生一个函数或一个数据
集的过程。
在数字信号处理领域，卷积运算以及它的大量变体遍及有线电视、传真、图像处理、视频处理、数据压缩及其他互联网应用，是一个极为重要的概念。
卷积运算采用公式表达式如下：
h*(n) =\sum_{k=-\infty}^{\infty} x(k)*y(n-k)
其中 h*(n) 为卷积函数，x(k) 和 y(n-k) 分别为输入序列和核函数。
卷积运
算过程可以简化为：由输入序列和核函数叠加，得到输出序列。
需要注意的是，核函数只能大于零，小于零或等于零。
卷积运算能够对数字信号进行理解和处理，它在互联网领域也逐步得到应用，
如用于图像处理和视频处理。
卷积运算也经常用于数据的压缩传输，原因在于它能够提取信号中的有用信息，然后把真正有用的信息保存，而无用的信息则舍弃，从而有效的压缩信号的传输数据的大小，减少信号传输带宽占用。
另外，卷积运算在信号处理领域中还有一些其他的应用，如用于降噪、时间滞后、滤波器及脉冲编码解码等。
综上所述，卷积运算是用于数字信号处理的一种重要概念，它已被积极应用于
图像处理和视频处理、数据压缩传输及互联网业务中。
展望未来，卷积运算在数字信号处理领域中将继续发挥重大作用，推动数字信号处理和互联网业务的发展。
3d 卷积点对点相乘
3D卷积是一种在三维空间（如图像的高度、宽度和深度）上进行的卷积操作。
在3D卷积中，卷积核（或称为滤波器）在输入数据的三个维度上滑动，并与输入数据进行点对点相乘，然后将这些乘积相加，得到输出数据的一个值。
假设我们有一个3D输入数据，其尺寸为(H \times W \times D)，其中(H) 是高度，(W) 是宽度，(D) 是深度。
同时，我们有一个3D 卷积核，其尺寸为(h \times w \times d)，其中(h) 是卷积核的高度，(w) 是卷积核的宽度，(d) 是卷积核的深度。
在进行3D卷积时，卷积核会在输入数据的三个维度上滑动。
假设卷积核在输入数据上的位置为((i, j, k))，其中(i) 是高度上的位置，(j) 是宽度上的位置，(k) 是深度上的位置。
那么，卷积核在该位置上的输出值可以通过以下公式计算：
(\text{output}(i, j, k) = \sum_{m=0}^{h-1} \sum_{n=0}^{w-1} \sum_{p=0}^{d-1} \text{input}(i+m, j+n, k+p) \times \text{kernel}(m, n, p))
其中，(\text{input}(i+m, j+n, k+p)) 表示输入数据在位置((i+m, j+n, k+p)) 上的值，(\text{kernel}(m, n, p)) 表示卷积核在位置((m, n, p)) 上的值。
通过遍历输入数据的所有位置，我们可以得到输出数据的完整结果。
需要注意的是，在进行3D卷积时，通常还需要考虑步长（stride）、填充（padding）等参数，以控制卷积核在输入数据上的滑动方式和输出数据的大小。
resnet18卷积公式
resnet18卷积公式ResNet18是一种深度卷积神经网络模型，它在计算机视觉领域中广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。
在理解ResNet18的卷积公式之前，我们先来了解一下ResNet18的整体结构。
ResNet18由多个卷积层、池化层、全连接层和残差块组成。
其中，残差块是ResNet18的核心，通过引入跳跃连接（skip connection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络更易于训练。
在ResNet18中，卷积层是实现特征提取的关键部分。
卷积操作可以看作是一个滑动窗口在输入图像上进行特征提取的过程。
下面是ResNet18中常用的卷积公式：1. 输入图像的尺寸为H_in × W_in，通道数为C_in。
2. 卷积核的尺寸为K × K，通道数为C_out。
3. 卷积操作的步长为S，填充大小为P。
4. 经过卷积操作后，输出特征图的尺寸为H_out × W_out，通道数为C_out。
根据上述公式，我们可以计算出输出特征图的尺寸和通道数。
具体计算公式如下：H_out = (H_in + 2P - K) / S + 1W_out = (W_in + 2P - K) / S + 1C_out = 卷积核的个数在ResNet18中，常用的卷积核尺寸为3 × 3，步长为1，填充大小为1。
这样可以保持输入特征图的尺寸不变。
同时，卷积核的个数会随着网络的深度逐渐增加，以提取更加丰富的特征信息。
除了普通的卷积操作，ResNet18还引入了残差块。
残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。
跳跃连接将输入特征图直接与输出特征图相加，使得网络可以学习残差信息。
这种设计可以有效地减少梯度消失问题，提高网络的训练效果。
总结起来，ResNet18的卷积公式可以通过输入图像的尺寸、卷积核的尺寸、步长和填充大小来计算输出特征图的尺寸和通道数。
卷积操作是ResNet18中实现特征提取的关键步骤，而残差块的引入则进一步提高了网络的性能。
卷积层参数个数计算公式
卷积层参数个数计算公式
卷积层参数个数计算公式是深度学习中非常重要的一部分。
在卷积神经网络中，卷积层是用于提取特征的核心部分。
了解如何计算卷积层的参数个数对于网络的设计和调优非常重要。
卷积层的参数个数由两部分组成：卷积核参数和偏置参数。
卷积核参数是指卷
积核中的权重，用于卷积运算提取特征。
偏置参数是为每个卷积核添加的常数，用于调整卷积运算的偏移。
计算卷积层参数个数的公式如下：
参数个数 = 卷积核尺寸 * 输入通道数 * 输出通道数 + 输出通道数
其中，卷积核尺寸是指卷积核的宽度和高度，输入通道数是指前一层的输出通
道数，输出通道数是指当前层的卷积核个数。
例如，假设有一个卷积层，其卷积核尺寸为3x3，输入通道数为16，输出通道
数为32，则该卷积层的参数个数计算公式为：
参数个数 = 3 * 3 * 16 * 32 + 32 = 4,640
这意味着该卷积层共有4,640个参数需要学习和调整。
了解卷积层参数个数的计算公式对于网络的设计和训练非常有帮助。
通过调整
卷积核尺寸、输入通道数和输出通道数等参数，可以合理控制参数量，提高网络的效率和性能。
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卷积输出尺寸计算公式
卷积操作是一种用于提取图像信号特征的重要方法，在深度学习、机器学习中被广泛应用，特别是在处理图像问题时，卷积操作被广泛使用。
但是，计算卷积输出尺寸的难点也是学习者在学习卷积操作时遇到的第一道关口，因为计算卷积输出尺寸只有弄清楚之后，才能正确设计卷积网络，才能更好地完成网络设计和调试。
首先，我们应该弄清楚卷积输出尺寸计算公式的具体含义。
通常，卷积的输入尺寸为H×W，其中H是输入图像的高度，W是输入图像的宽度。
卷积操作通过计算卷积核和输入图像的交叉乘积，然后将结果应用到输入图像上，从而得到输出图像。
其中，卷积核的尺寸为F×F，其中F是卷积核的宽度。
此外，还有一个参数，即步长S。
步长S 表示卷积核在输入图像上每次移动的距离，也就是每次卷积完成后，卷积核向右移动S个像素，然后接着卷积，以此循环。
因此，计算卷积输出尺寸的公式为：
O = H - F + 1
其中，O是卷积输出尺寸，H是输入图像的高度，F是卷积核的
宽度。
此外，还有一种特殊的卷积操作，即加入填充后的卷积操作。
填充指的是在输入图像的四周加入一定宽度的0值，以改变输入图像的尺寸，从而可以更为准确的提取特征。
计算加入填充后的卷积输出尺寸的公式如下：
O = (H + 2P - F) + 1
其中，O是加入填充后的卷积输出尺寸，H是输入图像的高度，F 是卷积核的宽度，P是填充宽度，即每个四周增加多少个0值。
另外，在计算卷积输出尺寸时，还需要考虑步长S的影响。
步长的影响可以通过下面的公式来表示：
O = (H - F) / S + 1
其中，O是带步长的卷积输出尺寸，H是输入图像的高度，F是卷积核的宽度，S是步长。
卷积输出尺寸计算公式是计算卷积操作中重要的关键要素之一，它能够指导我们正确设计卷积网络，准确地提取图像信息，以完成精准的图像处理任务。
因此，对卷积输出尺寸计算公式的理解和掌握特别重要，能够更加有效地实现卷积网络的设计任务。