Neural network ConvNet中的FCN维度+；FCN示例_Neural Network_Conv Neural Network_Pytorch

Neural network ConvNet中的FCN维度+；FCN示例

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Neural network ConvNet中的FCN维度+；FCN示例,neural-network,conv-neural-network,pytorch,Neural Network,Conv Neural Network,Pytorch,因此，我在pytorch中定义的神经网络如下（摘自）假设我想在1*32*32张量上应用NN，self.fc1如何变成16*6*6。我理解16，不知道我们怎么得到6 首先，您的卷积是3x3个没有填充的内核，这意味着数据在通过时将在其空间维度的每一侧损失1个。如果你不明白为什么，最好看一张照片：蓝色是您的输入数据，绿色是结果数据（每个通道一个）让我们一步一步来看看会发生什么： Input-> 1x32x32 conv1-> 6x30x30 (lost 2 on eac

因此，我在pytorch中定义的神经网络如下（摘自）

假设我想在1*32*32张量上应用NN，

self.fc1

如何变成16*6*6。我理解16，不知道我们怎么得到6

首先，您的卷积是3x3个没有填充的内核，这意味着数据在通过时将在其空间维度的每一侧损失1个。如果你不明白为什么，最好看一张照片：

蓝色是您的输入数据，绿色是结果数据（每个通道一个）

让我们一步一步来看看会发生什么：

Input->    1x32x32
conv1->    6x30x30 (lost 2 on each spatial dimension)
max_pool-> 6x15x15 (halves the spatial dimensions)
conv2->    16x13x13
max_pool-> 16x6x6 (13 doesn't divide evenly)

就在这里

Input->    1x32x32
conv1->    6x30x30 (lost 2 on each spatial dimension)
max_pool-> 6x15x15 (halves the spatial dimensions)
conv2->    16x13x13
max_pool-> 16x6x6 (13 doesn't divide evenly)