卷积步长计算公式 - 360文档中心

卷积的几种计算方法以及程序实现FFT算法

因为输油管道不是很长可以考虑设计滤波器器通过信号测量来测试管道的损伤当有焊缝时所接受的信号会有所损失当管道式腐蚀时由于管壁变得不再是平滑的时候信号的频率就会有所改变
数字信号处理
用一个例子说明计算卷积的基本方法。例子：设函数 f1（t）=u(t) – u(t-3),f2(t)=e-tu(t),试计算其卷积 y(t)= f1（t）* f2(t)。
e ( t 1) )u(t 2)
Made by 霏烟似雨
数字信号处理
ht 1
e

t 2
u (t ) u (t 2)
e t 1
e t u (t )
O
t
波形
O
2
t
2. 今有一输油管道，长 12 米，请用数字信号处理的方法探测管道内部的损伤，管道的损伤可能为焊缝，腐蚀。叙述你的探测原理，方法与结果。（不是很清楚）探测原理：因为输油管道不是很长，可以考虑设计滤波器器通过信号测量来测试管道的损伤，当有焊缝时，所接受的信号会有所损失，当管道式腐蚀时，由于管壁变得不再是平滑的时候，信号的频率就会有所改变。
1 e 2

u( ) u( 2) e (t ) u(t ) d

e t e 2 u ( )u (t )d e t e 2 u ( 2)u (t )d

4) 定积分限（关键）
3 当 t>3 时，f1（τ ）与 f2(t-τ )的图形的图形仅在[0,3]内有重叠，如图 c,所以
综上所述有：
3、利用卷积的特性计算
卷积作为一种数学运算方法，具有某些特殊的有用特性。在卷积运算中要注意应用卷积的特性简化运算，尤其要重视应用奇异函数的卷积特性。（1）微积分等效特性

onnx 中的公式

onnx 中的公式ONNX是一种开源的深度学习模型交换格式，它能够让不同的深度学习框架之间互相转换模型，使得深度学习应用更加便捷。

在ONNX 中，存在多种公式，这些公式包含了不同的数学运算和神经网络层，本文将介绍ONNX中的一些常用公式。

1. 矩阵乘法公式矩阵乘法是深度学习模型中最基本的数学运算之一，其公式为： C=AB其中，A、B、C分别为矩阵，A的列数等于B的行数。

在ONNX中，矩阵乘法公式的实现可以使用Gemm节点，其输入参数包括A、B、C、alpha、beta等。

2. 卷积公式卷积层是深度学习中经常使用的神经网络层之一，其公式为：y(i,j)=b+∑(k,l) x(i+k,j+l)w(k,l)其中，x为输入数据，w为卷积核，b为偏置项，(i,j)为输出特征图的坐标，(k,l)为卷积核在输入数据上的偏移量。

在ONNX中，卷积层的实现可以使用Conv节点，其输入参数包括输入数据、卷积核、步长、填充等。

3. 池化公式池化层是深度学习中常用的降采样层，其公式为：y(i,j)=max((k,l)∈R(x(i+k,j+l)))其中，x为输入数据，R为池化窗口，y为输出数据，max为取最大值操作。

在ONNX中，池化层的实现可以使用MaxPool节点或AveragePool 节点，其输入参数包括输入数据、池化窗口、步长、填充等。

4. 激活函数公式激活函数是深度学习中常用的非线性变换，其公式为：y=f(x)其中，x为输入数据，f为激活函数，y为输出数据。

在ONNX中，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等，其实现可以使用Sigmoid节点、Relu节点、Tanh节点等。

总结：本文介绍了一些ONNX中常用的公式，包括矩阵乘法、卷积、池化和激活函数等。

了解这些公式，可以更好地理解深度学习模型的基本运算和神经网络层的实现方式。

conv3d输入输出计算公式

标题：深度学习中的3D卷积网络输入输出计算公式详解1. 概述深度学习领域近年来取得了巨大的进展，其中3D卷积网络在视瓶处理、医疗图像分析等领域有着重要的应用。

在使用3D卷积网络时，了解其输入输出计算公式对于深入理解网络结构和运作原理至关重要。

本文将详细解释3D卷积网络的输入输出计算公式，帮助读者更好地理解和运用这一重要的深度学习工具。

2. 3D卷积网络输入计算公式3D卷积网络的输入计算公式包括输入体积的大小、卷积核的大小以及步长等参数。

具体而言，假设输入体积的大小为D×H×W，卷积核的大小为d×h×w，步长为s，则3D卷积网络的输入计算公式为：输出深度 = (输入深度 - 卷积核深度) / 步长 + 1输出高度 = (输入高度 - 卷积核高度) / 步长 + 1输出宽度 = (输入宽度 - 卷积核宽度) / 步长 + 1在实际应用中，输入体积的大小和卷积核的大小往往是已知的，而步长则是根据具体的网络结构和任务需求来确定的。

通过输入计算公式，可以计算出3D卷积网络的输出体积的大小，为后续的网络连接提供重要的参数。

3. 3D卷积网络输出计算公式在了解了3D卷积网络的输入计算公式后，接下来我们将解释其输出计算公式。

输出计算公式涉及到输出体积的大小以及卷积核的大小和步长等参数。

具体而言，假设输出体积的大小为D'×H'×W'，卷积核的大小为d×h×w，步长为s，则3D卷积网络的输出计算公式为：输入深度 = (输出深度 - 1) * 步长 + 卷积核深度输入高度 = (输出高度 - 1) * 步长 + 卷积核高度输入宽度 = (输出宽度 - 1) * 步长 + 卷积核宽度通过输出计算公式，我们可以根据已知的输出体积大小、卷积核大小和步长来计算出输入体积的大小，从而为网络的前向传播提供必要的参数。

4. 实例分析为了更好地理解3D卷积网络的输入输出计算公式，我们将通过一个实例来进行分析。

卷积层计算公式

卷积层计算公式
卷积层是深度学习中的一种重要结构，用于提取图像的特征信息。

它
的计算主要包括五个步骤：1.输入图片；2.将卷积核（也可看做过滤器）
与图片进行卷积，其中卷积核沿着图像的每一列、每一行都进行滑动；3.
计算卷积结果（也叫激活值），卷积结果由卷积核移动的次数决定；4.使
用激活函数，激活函数的取值一般为sigmoid或者relu；5.通过池化操
作（maxpool），将结果按照一定大小的步伐，进行重新组合。

每一步的具体计算公式：1.输入图片：输入图片由图像分辨率决定，
输入图片大小是I行J列（I,J）；2.将卷积核与图片进行卷积：每一步
卷积操作的计算公式为：
$$T(i,j) = \sum_{m=-k}^{k}\sum_{n=-k}^{k} (I(i-m,j-
n)*W_{m,n})$$。

其中，I（i-m,j-n）表示卷积操作时，以（i,j）为中心的感受野，W （m,n）表示卷积核的权重，k表示核的大小；3.计算卷积结果：将卷积
结果记做Z；4.使用激活函数：激活函数的取值一般为sigmoid或者relu，对应的计算公式为：
$$A=\sigma (Z)$$。

$$A=max(0,Z)$$。

其中，σ为sigmoid函数，max为取最大值函数；5.经过池化操作：
池化操作一般使用maxpool，计算公式为：
$$A(i,j)=max \quad (A(i,j), A(i,j+1), A(i+1,j),
A(i+1,j+1))$$。

其中，A(i,j)表示原输。

卷积后尺寸计算公式(一)

卷积后尺寸计算公式(一)卷积后尺寸计算公式在深度学习中，卷积操作是一种常用的神经网络层，它对输入数据进行特征提取和降维，常常用于图像处理、自然语言处理等任务中。

在进行卷积操作时，计算输入数据经过卷积后的尺寸是很重要的。

下面将介绍常见的卷积后尺寸计算公式，并通过具体示例进行解释说明。

一维卷积后尺寸计算公式对于一维卷积，输入数据的形状可以表示为(batch_size,input_length, input_channels)，输出数据的形状可以表示为(batch_size, output_length, output_channels)。

其中，输入长度为input_length，卷积核的大小为kernel_size，卷积步长为stride，填充大小为padding。

卷积后的尺寸计算公式如下：output_length = [(input_length - kernel_size + 2*padding) / stride] + 1示例：假设输入数据的长度为100，卷积核的大小为5，步长为1，填充为0，则卷积后的尺寸计算公式为：output_length = [(100 - 5 + 2*0) / 1] + 1 = 96因此，输入长度为100的数据经过大小为5的卷积核进行卷积后，输出长度为96的数据。

二维卷积后尺寸计算公式对于二维卷积，输入数据的形状可以表示为(batch_size,input_height, input_width, input_channels)，输出数据的形状可以表示为(batch_size, output_height, output_width,output_channels)。

其中，输入高度为input_height，输入宽度为input_width，卷积核的大小为(kernel_height, kernel_width)，卷积步长为(stride_height, stride_width)，填充大小为(padding_height, padding_width)。

卷积输出尺寸计算公式

卷积输出尺寸计算公式卷积操作是深度学习中的重要组成部分，用于提取图像、语音或文本等数据的特征。

在进行卷积操作时，我们需要计算输出特征图的尺寸大小。

下面将介绍如何计算卷积输出特征图的尺寸大小。

卷积操作的输入通常是一个多通道的输入特征图，记作H×W×C，其中H表示输入特征图的高度，W表示输入特征图的宽度，C表示输入特征图的通道数。

卷积操作中使用的滤波器（也称为卷积核）的尺寸记作K×K，其中K表示滤波器的大小。

在进行卷积操作时，我们从输入特征图上按照步长（stride）进行滑动窗口操作。

步长表示每次滑动窗口移动的距离，通常设置为1或大于1的正整数。

在每个滑动窗口中，我们将滤波器与窗口中对应的区域进行乘法运算，并将乘法结果累加到输出特征图的对应位置上。

具体来说，输出特征图的尺寸大小可以通过以下公式计算：输出特征图的高度：OH=(H-K+2P)/S+1输出特征图的宽度：OW=(W-K+2P)/S+1其中，OH和OW分别表示输出特征图的高度和宽度，H和W分别表示输入特征图的高度和宽度，K表示滤波器的尺寸，P表示填充（padding）的大小，S表示步长。

填充是一种在输入特征图的边界上补充0值元素的操作，目的是保持输出特征图尺寸与输入特征图尺寸相同。

填充操作可以有效地减少特征图边缘信息的损失，并且有助于更好地提取特征。

填充的大小通常是根据滤波器的尺寸和步长来确定的。

如果P=0，表示无填充；如果P>0，表示有填充。

为了方便理解，下面举例说明公式的具体计算过程。

假设输入特征图的尺寸为H=32，W=32，C=3，滤波器的尺寸为K=5，填充的大小为P=2，步长为S=1、我们可以计算输出特征图的尺寸如下：输出特征图的高度：OH=(32-5+2*2)/1+1=32输出特征图的宽度：OW=(32-5+2*2)/1+1=32可以看出，输出特征图的尺寸与输入特征图的尺寸相同。

在深度学习中，卷积操作通常涉及多通道输入和多个滤波器的情况。

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。

卷积特征提取中涉及的公式

卷积特征提取中涉及的公式
卷积特征提取是深度学习中非常重要的一个步骤，涉及到一些公式和数学概念。

首先，我们来看卷积操作的数学表示。

假设输入图像为X，卷积核为K，那么卷积操作可以用数学公式表示为：
Y(i,j) = (X K)(i,j) = Σm Σn X(i+m, j+n) K(m,n)。

其中，Y(i,j)表示卷积后得到的特征图的第i行第j列的像素值，X K表示卷积操作，Σm Σn表示对卷积核K的所有元素进行遍历求和，X(i+m, j+n)表示输入图像X的第i+m行第j+n列的像素值，K(m,n)表示卷积核K的第m行第n列的参数值。

另外，卷积操作还涉及到步长（stride）和填充（padding）的概念。

假设步长为S，填充为P，那么卷积操作的公式可以扩展为：
Y(i,j) = (X K)(i,j) = Σm Σn X(iS+m, jS+n) K(m,n) + b.
其中，S表示步长，P表示填充，b表示偏置项。

步长表示卷积核在输入图像上滑动的距离，填充表示在输入图像的边界上添加的
像素值，偏置项表示每个卷积核对应的偏置参数。

除了基本的卷积操作，卷积特征提取还涉及到激活函数的应用，常见的激活函数包括ReLU函数、Sigmoid函数和Tanh函数。

激活
函数的引入可以增加网络的非线性表达能力，从而提高特征的表达
能力。

总的来说，卷积特征提取涉及到卷积操作、步长、填充、偏置
项以及激活函数等数学概念和公式。

这些公式和概念的理解对于深
度学习中的卷积神经网络的理解至关重要。

卷积计算详细过程

卷积计算详细过程卷积计算呀，那可真是个挺有趣的东西呢！咱就好好唠唠这卷积计算的详细过程。

卷积计算呢，其实就是一种数学运算。

咱们就从简单的一维卷积开始说。

想象有两个数列，就好比是两个小队伍。

比如说数列A是[1, 2, 3]，数列B是[4, 5]。

那怎么卷积呢？咱们就从数列A的第一个数开始，拿数列B的数来乘。

先拿1乘以4，得到4，再拿1乘以5，得到5。

然后呢，再拿数列A的第二个数2，也是乘以数列B的4和5，得到8和10。

再对数列A的第三个数3做同样的操作，得到12和15。

这时候呢，把得到的这些数按照一定的规则相加。

就像这样，先把前面得到的4和8相加，得到12，再把5和10相加，得到15，最后把12和15相加，得到27。

这27就是这个一维卷积的一个结果啦。

再来说说二维卷积。

这就有点像在一个小方格棋盘上玩游戏。

假设咱们有一个小方格矩阵A，比如说3行3列的，像这样：[1 2 3][4 5 6][7 8 9]还有一个小一点的方格矩阵B，比如说2行2列的：[1 2][3 4]咱们就从矩阵A的左上角开始，把矩阵B放在上面，就像小方块盖在大方块上一样。

然后用矩阵B的每个数去乘以它对应的矩阵A的数，再把这些乘积加起来。

就像这样，1乘以1加上2乘以3，得到7。

这就是在这个位置的卷积结果。

然后呢，咱们把矩阵B往右移一格，再做同样的操作，得到下一个结果。

一直这样移，移到不能再移了，就再往下移一行，又从左边开始移。

这样一直做下去，就能得到整个二维卷积的结果啦。

在做卷积计算的时候呢，有时候会遇到一些小麻烦。

比如说，要是矩阵A的边缘部分呢，矩阵B可能就不能完整地盖上去。

这时候怎么办呢？有好几种办法呢。

一种是不管它，就让边缘部分的卷积结果有点特殊。

还有一种是给矩阵A的边缘补上一些数，让矩阵B能完整地做卷积。

这就像是给小方格棋盘的边缘加了点东西，让游戏能正常玩下去。

卷积计算在好多地方都特别有用。

在图像处理里，就像是给图片做一个特殊的滤镜。

基于步长、padding的卷积计算

基于步长、padding的卷积计算基于步长和填充的卷积计算涉及卷积核在输入数据上移动的步长以及在卷积核周围添加的填充数量。

这些参数对卷积操作的结果有很大影响。

假设我们有一个输入数据矩阵 (X) 和一个卷积核 (K)。

1.步长 (Stride): 步长决定了卷积核在输入数据上移动的步长。

假设步长为 (s)，卷积核每次会按照这个步长进行移动。

如果步长为1，卷积核每次移动一个像素；如果步长为2，卷积核每次移动两个像素，以此类推。

2.填充 (Padding): 填充是在输入数据的边界添加额外的值，以使卷积核在滑动时不会超出输入数据的边界。

假设填充为 (p)，那么在输入数据的左边和右边都会添加 (p) 个0。

基于步长和填充的卷积计算步骤如下：1.确定有效的输入区域大小。

这个大小由输入数据的原始大小、填充数量和步长共同决定。

有效的输入区域大小为 ((W' - F + 2p) / S + 1) 其中 (W') 是处理后的宽度（原始宽度加上两边的填充），(F) 是卷积核的大小，(S) 是步长。

2.对输入数据进行填充，使其大小满足卷积核的要求。

3.初始化输出矩阵 (Y) 为全0矩阵，大小为有效的输出区域大小。

4.对于每个位置 (i, j) 在输出矩阵 (Y)：⏹计算卷积核应该放置的位置：(x = i S - p, y = j S - p)⏹对于卷积核中的每个位置 ((m, n))：◆从输入数据中取出位置为 (x + m, y + n) 的值与卷积核中位置为 (m, n) 的值相乘，然后将所有乘积累加。

⏹将上一步得到的值加到输出矩阵 (Y) 的位置 (i, j) 上。

1.返回输出矩阵 (Y)。

注意：上述步骤是标准的基于步长和填充的卷积计算过程。

在实际应用中，为了提高计算效率，通常会使用一些优化技巧，如使用固定大小的滑动窗口或者并行处理多个数据块。

深度卷积数学公式解释

深度卷积数学公式解释深度卷积在计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要的角色。

而理解深度卷积的数学公式对于掌握其原理和应用至关重要。

本文将从数学的角度逐步解释深度卷积的公式及其背后的数学推导。

1. 图像表示在深度卷积中，图像通常被表示为一个二维矩阵，其中每个元素对应于图像的一个像素点。

假设我们有一个输入图像X，其大小为m×n （m行，n列），X中的元素X(i, j)表示该图像在位置(i, j)处的像素值。

2. 输入和输出通道在深度卷积神经网络中，图像通常具有多个通道。

例如，彩色图像具有三个通道（红、绿、蓝），而灰度图像只有一个通道。

我们可以将具有多个通道的图像表示为一个三维矩阵。

假设我们有一个包含c个通道的图像X，其大小为m×n×c。

X中的元素X(i, j, k)表示该图像在位置(i, j)处的第k个通道的像素值。

3. 卷积核卷积核是深度卷积中的关键要素，用于提取图像的局部特征。

一个卷积核可以看作是一个小的二维矩阵（一般为正方形），其大小通常远小于输入图像的大小。

假设我们有一个大小为f×f的卷积核W，其中f为卷积核的尺寸。

卷积核中的元素W(i, j)表示该卷积核在位置(i, j)处的权重值。

4. 卷积操作深度卷积的核心操作是卷积操作，其目的是通过卷积核对输入图像进行滤波和特征提取。

卷积操作可以用公式表示如下：Y(i, j, k) = ∑∑∑ X(p+i, q+j, r) * W(p, q, r, k)其中，Y(i, j, k)表示输出图像在位置(i, j)处的第k个通道的像素值，X(p+i, q+j, r)表示输入图像在位置(p+i, q+j)处的第r个通道的像素值，W(p, q, r, k)表示卷积核在位置(p, q)处的权重值，其中r表示输入通道的索引，k表示输出通道的索引。

上述公式中的求和符号∑表示对卷积核尺寸f和输入图像通道数c 进行累加运算。

5. 偏置项卷积操作中通常还包含一个偏置项，用于调整输出图像的亮度。

fsqca公式

fsqca公式摘要：1.FSQCA 公式的概述2.FSQCA 公式的组成部分3.FSQCA 公式的应用领域4.FSQCA 公式的优缺点正文：1.FSQCA 公式的概述FSQCA 公式，全称为“Fast Simple Quadratic Convolutional Algorithm”，即快速简单二次卷积算法，是一种图像处理算法，主要用于图像的降噪和增强。

该算法通过卷积操作对图像进行处理，能够有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。

2.FSQCA 公式的组成部分FSQCA 公式主要由以下几个部分组成：（1）卷积核：卷积核是FSQCA 公式中的重要组成部分，其大小和形状决定了处理后的图像的效果。

通常情况下，卷积核的大小为3x3 或5x5。

（2）步长：步长是指卷积核在图像上移动的距离，步长越小，处理后的图像越清晰，但计算量也越大。

（3）零填充：为了使卷积后的图像与原图像大小相同，需要在图像的边界上进行零填充。

3.FSQCA 公式的应用领域FSQCA 公式广泛应用于以下领域：（1）图像处理：FSQCA 公式可以用于图像的降噪、增强和边缘检测等操作，提高图像的质量。

（2）计算机视觉：FSQCA 公式在计算机视觉领域中，可以用于图像预处理，提高后续图像分析的准确性。

（3）机器学习：FSQCA 公式可以用于处理训练数据，提高模型的训练效果。

4.FSQCA 公式的优缺点FSQCA 公式的优点：（1）计算简单：FSQCA 公式的计算过程较为简单，可以快速地对图像进行处理。

（2）效果明显：通过FSQCA 公式处理后的图像，质量和清晰度都有显著提高。

FSQCA 公式的缺点：（1）可能会引起图像细节的丢失：由于卷积操作的特性，处理后的图像可能会失去一些细节信息。

转置卷积尺寸计算公式

转置卷积尺寸计算公式转置卷积尺寸计算公式1. 背景介绍转置卷积是深度学习中常用的操作之一，它可以将输入数据通过反向运算得到更大尺寸的输出。

在转置卷积中，我们需要计算输出的尺寸，以便正确设置网络的参数。

本文将介绍转置卷积尺寸计算的相关公式，并提供举例说明。

2. 转置卷积尺寸计算公式输出尺寸公式转置卷积的输出尺寸可以通过以下公式计算：output_size = (input_size - 1) * stride + kernel_si ze - 2 * padding其中： - input_size表示输入的尺寸（宽度或高度） - stride表示卷积的步长 - kernel_size表示卷积核的尺寸 - padding表示填充的大小示例说明假设输入大小为 28x28，卷积核大小为 3x3，步长为 2，填充为1。

根据公式，我们可以计算输出的尺寸如下：output_size = (28 - 1) * 2 + 3 - 2 * 1= 55因此，使用上述参数进行转置卷积操作后，输出的尺寸为 55x55。

3. 总结本文介绍了转置卷积尺寸计算的相关公式，通过给定输入尺寸、卷积核大小、步长和填充参数，可以计算得到输出的尺寸。

转置卷积在深度学习中应用广泛，了解其尺寸计算方法对于正确设置网络参数非常重要。

希望本文的介绍能够帮助读者理解和应用转置卷积。

4. 公式推导在上述公式中，我们可以对转置卷积的尺寸计算进行推导，以更好地理解其原理。

基本理论在正常的卷积操作中，输入大小为input_size，输出大小为output_size，步长为stride，卷积核大小为kernel_size，填充为padding。

而在转置卷积中，我们希望通过反向操作将输出大小为output_size还原为输入大小input_size。

计算过程我们知道，在正常的卷积操作中，输出大小可以通过下式计算：output_size = (input_size + 2 * padding - kernel_si ze) / stride + 1假设填充为padding，输出大小为output_size，我们希望通过反向操作还原到输入大小input_size。

卷积后尺寸计算

卷积后尺⼨计算定义⼏个参数输⼊图⽚⼤⼩ W×WFilter⼤⼩ F×F步长 Spadding的像素数 P⾸先讲tensorflow中SAME: ceil(5/2)=3VAILDp = 0(5-3+0)/2+1 = 2卷积中的参数“SAME”,和‘VALID’决定了输出尺⼨的计算公式：如果参数是‘’SAME''，那么计算只与步长有关，直接除以步长(除不尽，向上取整)如果参数是‘VALID’,那么计算公式如上：N = (W − F + 2P )/S+1这⾥对⽐max_pooling中的SAME VALID在我看来，'VALID'意味着做最⼤池时，边外没有零填充。

根据A guide to convolution arithmetic for deep learning，它表⽰池化操作符中没有填充，即只使⽤tensorflow的'VALID'。

但是什么是tensorflow中最⼤池的'SAME'填充？最佳解决⽅案我举⼀个例⼦来说明⼀点：x：shape[2,3]，1通道的输⼊图像valid_pad：具有2x2内核，步幅2和VALID填充的最⼤池化。

same_pad：最⼤池化，2x2内核，步幅2和SAME填充(这是经典的⽅法)输出形状为：valid_pad：这⾥没有填充，所以输出形状为[1,1]same_pad：在这⾥，我们将图像填充到形状[2,4](使⽤-inf，然后应⽤最⼤池化)，因此输出形状为[1,2]x = tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])x = tf.reshape(x, [1, 2, 3, 1]) # give a shape accepted by tf.nn.max_poolvalid_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='VALID')same_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='SAME')valid_pad.get_shape() == [1, 1, 1, 1] # valid_pad is [5.]same_pad.get_shape() == [1, 1, 2, 1] # same_pad is [5., 6.]其次讲pytorch中最后讲理论推导：N = (W − F + 2P )/S+1输出图⽚⼤⼩为 N×N。

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

pytorch卷积层与池化层输出的尺⼨的计算公式详解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-卷积核尺⼨ + 2*填充值)/步长+1(图像尺⼨-池化窗尺⼨ + 2*填充值)/步长+1即：卷积神将⽹络的计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1其中N：输出⼤⼩W：输⼊⼤⼩F：卷积核⼤⼩P：填充值的⼤⼩S：步长⼤⼩例Conv2d（后⾯给出实例来讲解计算⽅法）:`class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)卷积⼀层的⼏个参数:in_channels=3:表⽰的是输⼊的通道数，RGB型的通道数是3.out_channels:表⽰的是输出的通道数，设定输出通道数（这个是可以根据⾃⼰的需要来设置的）kernel_size=12:表⽰卷积核的⼤⼩是12x12的，也就是上⾯的 F=12stride=4:表⽰的是步长为4，也就是上⾯的S=4padding=2:表⽰的是填充值的⼤⼩为2，也就是上⾯的P=2实例：cove1d：⽤于⽂本数据，只对宽度进⾏卷积，对⾼度不进⾏卷积cove2d：⽤于图像数据，对宽度和⾼度都进⾏卷积import torchfrom torch.autograd import Variable#torch.autograd提供了类和函数⽤来对任意标量函数进⾏求导。

import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass MNISTConvNet(nn.Module):def __init__(self):super(MNISTConvNet, self).__init__()'''这是对继承⾃⽗类的属性进⾏初始化。

卷积维度计算公式

卷积维度计算公式卷积维度计算公式是用来计算卷积层输出的维度的一种计算方法，它可以帮助我们快速准确地计算出卷积层的输出维度。

首先，我们要了解一些基本概念：1. 输入图片：一个图片由多个像素组成，每个像素有一定的像素数，例如RGB三通道图片每个像素有三个像素。

这里我们将输入图片的宽和高分别表示为W和H。

2. 卷积核：卷积核也叫滤波器，其大小一般为3x3、5x5、7x7，卷积核用来对图片进行卷积操作，提取图片中的特征。

3. 填充：在卷积过程中，有时会对边界进行“填充”，以便提取更多的特征。

填充的策略有多种，例如“same”和“valid”，前者指填充使得输出与输入大小相同，而后者指不填充，输出的大小小于输入。

4. 步长：步长决定了卷积核每次移动的距离，一般为1或2。

5. 输出图片：输出图片的宽和高分别表示为W'和H'。

卷积维度计算公式为：如果采用same填充，输出图片的宽和高分别为：W' = WH' = H如果采用valid填充，输出图片的宽和高分别为：W' = (W - F + 2P)/S + 1H' = (H - F + 2P)/S + 1其中，F表示卷积核的大小，P表示填充，S表示步长。

以上就是卷积维度计算公式的详细说明，它可以帮助我们快速准确地计算出卷积层的输出维度，节省许多计算时间。

该公式可以用来计算一般的卷积层，也可以用来计算池化层，池化层的计算公式为：W' = (W - F)/S +1H' = (H - F)/S +1其中，F表示池化窗口的大小，S表示步长。

在深度学习中，计算卷积维度的公式非常重要，它是深度学习网络设计的基础。

正确的计算卷积维度有助于正确构建神经网络，并使网络的训练更加高效。

两个矩形脉冲的卷积

两个矩形脉冲的卷积本文将介绍两个矩形脉冲的卷积，即如何计算这两个信号的卷积。

首先，我们需要了解什么是矩形脉冲。

矩形脉冲是一种理想化的信号，其波形为一个持续时间很短的矩形。

矩形脉冲的峰值为1，持续时间为T。

接下来，我们来计算两个矩形脉冲的卷积。

假设两个矩形脉冲分别为f(t)和g(t)，其长度分别为T1和T2，且T1>T2。

那么两个矩形脉冲的卷积h(t)可以表示为：h(t) = ∫g(τ)f(t-τ)dτ其中，τ是积分变量。

这个式子的意思是，将g(t)在t时刻向左平移τ秒，然后与f(t-τ)相乘，最后对所有τ进行积分。

这个过程可以看作是将g(t)在t时刻的值“拆开”成一系列矩形脉冲，每个矩形脉冲的宽度为T1，高度为g(t-τ)，然后将这些矩形脉冲分别与f(t-τ)相乘，最后将它们的和作为h(t)的值。

具体的计算过程可以用以下步骤来实现：1. 令h(t)为0。

2. 对τ从0到T2进行循环，每次循环步长为Δt。

3. 在循环中，令g(τ)与f(t-τ)相乘，然后将结果乘以Δt，并将其加入到h(t)中。

即h(t) = h(t) + g(τ)f(t-τ)Δt。

4. 循环结束后，h(t)的值就是两个矩形脉冲的卷积。

需要注意的是，在实际计算中，Δt的值应该足够小，以保证计算的精度。

此外，由于T1>T2，因此可以将τ的范围从0到T1进行循环，这样可以减少计算量。

总之，计算两个矩形脉冲的卷积并不难，只需要将一个信号在另一个信号上滑动，并乘以对应的系数即可。

这个方法同样适用于其他类型的信号，只需要将对应的卷积公式代入即可。

3d卷积参数

3d卷积参数
在3D卷积中，参数包括：
1. 输入通道数（C_in）：指定输入数据的通道数，即输入数据的深度。

2. 输出通道数（C_out）：指定要输出的特征图的通道数，即
输出数据的深度。

3. 卷积核大小（K）：指定卷积核的尺寸，通常是一个3维的
空间大小，如(Kx, Ky, Kz)。

4. 步长（stride）：指定卷积核在输入数据上进行滑动的步长，通常是一个3维的步幅大小，如（Sx, Sy, Sz）。

5. 零填充（zero padding）：指定在输入数据的边缘周围填充
的零值数量，目的是保持输出特征图与输入数据的大小相同或接近。

6. 权重矩阵（W）：指定卷积核中的权重参数，用于对输入数据进行卷积操作。

7. 偏置项（b）：指定偏置参数，用于对输出特征图进行偏移。

计算3D卷积时，每个输出通道对应一个卷积核，所以总共有
C_in * C_out个卷积核。

每个卷积核都由Kx * Ky * Kz * C_in
个权重值和C_out个偏置项组成。

输出特征图的尺寸可以通过以下公式计算：
W_out = (W_in - K + 2 * padding) / stride + 1
H_out = (H_in - K + 2 * padding) / stride + 1
D_out = (D_in - K + 2 * padding) / stride + 1
其中，W_in、H_in、D_in分别是输入数据的宽度、高度和深
度；W_out、H_out、D_out分别是输出特征图的宽度、高度和深度。