Calcolatore Dimensione Output Convoluzione CNN
Calcola la dimensione spaziale dell'output, il campo recettivo e i FLOPs per pixel di una convoluzione 2D a partire da dimensione di input, kernel, stride e padding.
Come Usare il Calcolatore Dimensione Output Convoluzione CNN
- Inserire la dimensione spaziale dell'input.
- Inserire dimensione del kernel, stride e padding.
- Fare clic su Calcola per visualizzare la dimensione dell'output e il campo recettivo.
Casi d'Uso
- •Dimensionamento manuale di una CNN per un dispositivo embedded.
- •Debug di errori di forma in PyTorch.
- •Insegnamento dei fondamenti della convoluzione.
Formula
Output = ⌊(input + 2 × padding − kernel) / stride⌋ + 1. Il campo recettivo per un singolo layer equivale alla dimensione del kernel.
Domande Frequenti
Cos'e' il padding "same"?
E' un padding che mantiene la dimensione dell'output uguale a quella dell'input. Per un kernel k e stride 1, il padding richiesto e' ⌊k/2⌋.
Perche' l'output deve essere un numero intero?
Un output frazionario indica un padding non corretto. La maggior parte dei framework applica il floor al risultato, perdendo la riga di pixel a destra o in basso — motivo per cui a volte si utilizza il padding asimmetrico.
Il calcolo include bias e canali?
No. Moltiplicare i parametri e i FLOPs per i canali di input e output per ottenere i totali del layer, e aggiungere un termine di bias per ogni canale di output.