卷积神经网络特征图的维数计算

Question

我在Keras有卷积神经网络。我需要知道每个图层中要素地图的尺寸。我的输入是28 x 28像素的图像。我知道有一种计算方法，但我不知道如何计算。下面是我使用Keras的代码片段。

img_rows, img_cols = 28, 28
nb_filters = 32
nb_pool = 2
nb_conv = 3

model = Sequential()

model.add(Convolution2D(nb_filters, nb_conv, nb_conv, border_mode='valid', input_shape=(1, img_rows, img_cols)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(nb_filters, nb_conv, nb_conv))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(nb_pool, nb_pool)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Convolution2D(64, nb_conv, nb_conv, border_mode='valid'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(64, nb_conv, nb_conv))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(nb_pool, nb_pool)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))


model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('softmax'))

最后，这就是我想画的。非常感谢。

Answer 1

检查这篇文章。

输出体积的空间大小公式：K*（（W−F 2P）/S 1），其中W-输入体积大小，F Conv Layer神经元的感受野大小，S-应用它们的步幅，P-边界上使用的零填充量，K-conv层的深度。