当图层不是整数时,图层的尺寸是向上舍入还是向下舍入?

时间:2017-02-13 12:14:54

标签: deep-learning caffe convolution dimensions

有时可能会发生conv或pool图层的过滤器掩码不适合输入卷。例如,我有5x5输入和2x2过滤器掩码,不使用任何填充,而stride的d值为2 ..

使用公式:

H = 1 + (W - F + 2*P) / S 

其中W是输入音量,F是滤波器大小,P是填充,S是步幅 - 全部是一维。

1 + (5 - 2)/2 = 3/2 = 2,5 

使用的输出尺寸是多少?是否会落到" 2"或者去了#34; 3" ?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

考虑到caffe实施,它将落到2。 n_above

的第18行
$CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/conv_layer.cpp

基本上,考虑一个大小为SxS的滤波器,它在输入端滑动。 当它在最后移动时,它可能必须面对等于其大小或小于其大小的输入。 如果它小于S,则忽略该部分。这就是caffe如何实现它。