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我对如何计算这个卷积及其输出维度有一些疑问。我熟悉使用 nxm 内核的简单卷积，使用步幅、膨胀或填充，这不是问题，但这个尺寸对我来说似乎很奇怪。由于我使用的模型是众所周知的 onnx-mnist，我认为它是正确的。

所以，我的观点是：

  • 如果输入的尺寸为 1x1x28x28，那么输出 1x8x28x28 的尺寸如何？
  • W 表示内核。怎么可能是 8x1x5x5？据我所知，第一个维度是批量大小，但这里我只是用 1 个输入进行推理。这有意义吗？
  • 我正在从头开始实现这个卷积运算符，到目前为止它适用于 1x1x28x28 和 1x1x5x5 的内核，但额外的维度对我来说没有意义。

找到附加的我正在尝试做的卷积，希望不是太onnx具体。

模型

在此处输入图像描述

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我没有看到您正在使用的代码，但我猜 8 是内核数。这意味着您在输入上应用 8 个不同的内核，大小为 5x5，批量大小为 1。这就是您在输出中获得 1x8x28x28 的方式，8 表示激活映射的数量（每个内核一个）。

您的内核尺寸（8x1x5x5）的数字解释：

  • 8：不同过滤器/内核的数量（将是每个图像的输出映射数量）
  • 1：输入通道数。如果您的输入图像是 RGB 而不是灰度，这将是 3 而不是 1。
  • 5：第一空间维度
  • 5：第二空间维度
于 2019-11-30T15:12:11.647 回答