1、卷积Conv2D 输出特征图的高度:
Hout=(Hin+2padding-kernel_size)/stride+1
2、转置卷积Conv2DTranspose
Hin’=Hin+(Hin−1)∗(s−1)。
k’=k
s’=1 //分母步长始终为1
p’=k-p-1
代入公式,得到
Hout=(Hin−1)∗stride−2padding+kernel_size //stride为插值的步长
Conv2D 和 Conv2DTranspose 输入输出的形状大小互为逆
1、卷积Conv2D 输出特征图的高度:
Hout=(Hin+2padding-kernel_size)/stride+1
2、转置卷积Conv2DTranspose
Hin’=Hin+(Hin−1)∗(s−1)。
k’=k
s’=1 //分母步长始终为1
p’=k-p-1
代入公式,得到
Hout=(Hin−1)∗stride−2padding+kernel_size //stride为插值的步长
Conv2D 和 Conv2DTranspose 输入输出的形状大小互为逆