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##pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸先列出公式：卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积
CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式.卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride（长宽可不同，分别计算即可），则卷积层的输出维度为：.其中上开下闭开中括号表示向下取整。.
笔者最近碰到了几种池化层，如最常见的maxpooling，后来又遇到了全局平均池化，自适应池化等操作，感叹有点疑惑，这些不同的pooling之间的作用是什么啊？翻了一下pytorch的官方文档，发现竟然还有很多没见过的pooling操作。有点震惊。于是...
先举一个池化层的例子，然后我们再讨论池化层的必要性。假如输入是一个4×4矩阵，用到的池化类型是最大池化（maxpooling）。执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。执行过程非常简单，把4×4的输入拆分成不同的区域，我把这个区域用不同颜色来...
pooling也叫池化，其实就相当于信号处理里面的下采样，目前我所了解的各种池化操作都是会丢失信息的，这是它最大的缺点。当时乐存提出池化操作的出发点是把图片尺寸减小，而没有考虑信息丢失的问题，他本意想着卷积操作能够学到足够的特征，下采样应该没多大问题，然而事实并不经常如此...
而且两个3*3卷积7*7卷积分开，中间的非线性激活相当于之前的正则化层。使用1*1卷积：与线性层本质和效果相同，起到代替全连接层，更快的运算的效果。空间池化部分：没有使用平均池化，全部使用最大池化层。数据增强随机采样+镜像翻转
经过池化运算后的输出图像大小由以下公式定义：输入维度：1,池化核尺寸：，步长：2.2.3Softmax回归Softmax回归由logistics回归扩展而成，logistics回归只能解决二分类问题，Softmax回归在此基础上做了改进，可以解决多分类问题。
下面将介绍论文中给出的计算公式，但是在这之前先要介绍两种计算符号以及池化后矩阵大小的计算公式：1.预先知识取整符号：⌊⌋:向下取整符号⌊59/60⌋=0，有时也用floor()表示⌈⌉:向上取整符号⌈59/60⌉=1，有时也用ceil()表示池化后矩阵大小计算公式：
##pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸先列出公式：卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积
CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式.卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride（长宽可不同，分别计算即可），则卷积层的输出维度为：.其中上开下闭开中括号表示向下取整。.
笔者最近碰到了几种池化层，如最常见的maxpooling，后来又遇到了全局平均池化，自适应池化等操作，感叹有点疑惑，这些不同的pooling之间的作用是什么啊？翻了一下pytorch的官方文档，发现竟然还有很多没见过的pooling操作。有点震惊。于是...
先举一个池化层的例子，然后我们再讨论池化层的必要性。假如输入是一个4×4矩阵，用到的池化类型是最大池化（maxpooling）。执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。执行过程非常简单，把4×4的输入拆分成不同的区域，我把这个区域用不同颜色来...
pooling也叫池化，其实就相当于信号处理里面的下采样，目前我所了解的各种池化操作都是会丢失信息的，这是它最大的缺点。当时乐存提出池化操作的出发点是把图片尺寸减小，而没有考虑信息丢失的问题，他本意想着卷积操作能够学到足够的特征，下采样应该没多大问题，然而事实并不经常如此...
而且两个3*3卷积7*7卷积分开，中间的非线性激活相当于之前的正则化层。使用1*1卷积：与线性层本质和效果相同，起到代替全连接层，更快的运算的效果。空间池化部分：没有使用平均池化，全部使用最大池化层。数据增强随机采样+镜像翻转
经过池化运算后的输出图像大小由以下公式定义：输入维度：1,池化核尺寸：，步长：2.2.3Softmax回归Softmax回归由logistics回归扩展而成，logistics回归只能解决二分类问题，Softmax回归在此基础上做了改进，可以解决多分类问题。
下面将介绍论文中给出的计算公式，但是在这之前先要介绍两种计算符号以及池化后矩阵大小的计算公式：1.预先知识取整符号：⌊⌋:向下取整符号⌊59/60⌋=0，有时也用floor()表示⌈⌉:向上取整符号⌈59/60⌉=1，有时也用ceil()表示池化后矩阵大小计算公式：
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