关于卷积神经网络的步幅(stride)

认识步幅(stride)

卷积核从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动,我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。

计算步幅

假设输入的形状n∗n,卷积核的形状为f∗f,填充大小为p,步幅大小为s,输出的高和宽均为((n+2p−f)/s)​+1。 这里可以看到,当参数选择的不恰当时,会造成输出形状计算得出不是整数,所以这里的参数选择需要比较小心。

如何调用Pytorch中的步幅

nn.Conv2d()中的参数stride就表示滑动的步幅,默认情况下stride=1,常用的有stride=2

相关推荐
杰米不放弃2 分钟前
AI大模型应用开发学习-26【20251227】
人工智能·学习
一个会的不多的人8 分钟前
人工智能基础篇:概念性名词浅谈(第八讲)
人工智能·制造·数字化转型
weixin_4462608530 分钟前
Robin: AI驱动的暗网OSINT工具
人工智能
Coder_Boy_40 分钟前
基于SpringAI的智能运维平台(AI驱动)
大数据·运维·人工智能
圆号本昊1 小时前
RimWorld AI记忆系统深度技术分析
人工智能
Francek Chen1 小时前
【飞算JavaAI】智能开发助手赋能Java领域,飞算JavaAI全方位解析
java·开发语言·人工智能·ai编程·飞算
Hello娃的2 小时前
【神经网络】人工神经网络ANN
人工智能·深度学习·神经网络
RockHopper20252 小时前
一种认知孪生xLLM架构的原理说明
人工智能·llm·数字孪生·认知孪生
懷淰メ2 小时前
python3GUI--基于YOLOv8深度学习的车牌识别系统(详细图文介绍)
深度学习·opencv·yolo·pyqt·图像识别·车牌识别·pyqt5
weixin199701080162 小时前
哔哩哔哩 item_get_video - 获取视频详情接口对接全攻略:从入门到精通
人工智能·音视频