常用网络trick


卷积

卷积的参数计算,主要有卷积核大小F,步长S,padding参数P,假设输入图像为WxW,则输出图像大小为NxN,计算公式如下所示: $$N=(W-F+2P)/S+1$$

conv_arithmetic


转置卷积

转置卷积是卷积相反的过程,计算公式与上述相同,称为转置卷积的原因是,转置卷积的前向传播为卷积的反向传播,而反向传播为卷积的前向传播,只不过乘积为转置: $$W=(N-1)*S-2P+F$$

深度学习图片卷积输出大小计算公式

Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution

Deconvolution and Checkerboard Artifacts