我正在使用Keras制作CNN，我想用 plot_model() 可视化模型 .
当我看到 Conv2d 层的形状时，有一件事我无法弄清楚 .
假设我的 Conv2d 图层的内核大小为 [8 x 8] ，stride为 [4 by 4] ，填充为 'same' ，我想要16个要素图 .
此图层的输入形状为 [None, 3, 160, 320] ，输出为 [None,1,40,16] .
“没有”是样本，但是1和40是什么？我猜16是特色 Map 的数量？
既然我实现了 padding = 'same' ，那么't the image size out have the same width and height as input, or isn' t这同样的事情呢？
谢谢！
1 回答
好吧，因为你正在使用“步幅”，你将永远不会有相同的形状 .
您的卷积滤镜（可以看作是滑动窗口）在其滑动中跳跃四个像素 .
结果，您将最终形状除以4（并向上舍入） .
3/4向上舍入= 1
160/4 = 40
16确实是特征图的数量 .