深度学习-卷积神经网络CNN计算输出特征大小以及参数数量
链接：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935
计算其每一层的特征大小及参数数量的方法
nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,kernel_size=12,stride=4,padding=2)
卷积一层的几个参数:
in_channels=3:表示的是输入的通道数，由于是RGB型的，所以通道数是3.
out_channels=96:表示的是输出的通道数，设定输出通道数的96（这个是可以根据自己的需要来设置的）
kernel_size=12:表示卷积核的大小是12x12的，也就是上面的 “F”, F=12
stride=4:表示的是步长为4，也就是上面的S, S=4
padding=2:表示的是填充值的大小为2，也就是上面的P, P=2
卷积神经网络的计算公式为：（计算输出的特征大小）
N=(W-F+2P)/S+1
其中N：输出大小
W：输入大小
F：卷积核大小
P：填充值的大小
S：步长大小
假如你的图像的输入size是256x256的,由计算公式知N=(256-12+2x2)/4+1=63,也就是输出size为63x63的
输出特征图大小 = (输入特征图大小 - 卷积核大小（高或宽） + 2 x padding) / stride + 1
63 = （ 256 — 12 + 2*2 ) / 4 + 1
参数数量 = 输入通道数 x 输出通道数 x 卷积核大小（高x宽） + 输出通道数
1299 = 3 * 3 * 12 *12 + 3
作业练习题目—卷积神经网络
共4层，包括两个卷积层Conv2D，两个最大池化层MaxPool2d
model = Sequential(
Conv2D(3,32,3,bias=True),
MaxPool2d(2,stride=2),
Conv2D(32,64,(3,3)),
MaxPool2d(2,stride=2)
)
（1）第一层卷积层Conv2D(3,32,3,bias=True)
Conv2D(3,32,3,bias=True)
即
Conv2D(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=3,bias=True)
其中输入的通道数in_channels=3,输出的通道数out_channels=32，卷积核的大小（KH*KW）是3x3的即kernel_size=3
步长stride默认为1，填充值padding默认为0
3：输入特征图的通道数，即输入特征图的深度。32：输出特征图的通道数，即卷积核的数量，也是输出特征图的深度。3：卷积核的大小，即卷积核的高度和宽度。bias=True：表示该层是否包含偏置项。
假设输入224X224X3
第一层卷积层Conv2D(3,32,3,bias=True)计算输出特征和参数数量：
假设输入224X224X3,输入通道数为3，输出通道数为32，卷积核大小高度和宽度都为3**（即卷积核为3x3）**
输出特征图大小 = (输入特征图大小 - 卷积核高度或宽度大小（KH） + 2 x padding) / stride + 1
=（224-3+2*0）/1+1=222
参数数量 = 输入通道数 x 输出通道数 x 卷积核大小(KH*KW) + 输出通道数
=3x32x3x3+32=896
输出特征 222x222x32
（2）第二层最大池化层MaxPool2d(2,stride=2)：
MaxPool2d(2,stride=2)
参数 2 表示池化核的大小，即池化核大小2x2，stride=2 表示步长为 2
第二层MaxPool2d(2,stride=2)计算输出特征和参数数量：
由上面一层Conv2D可知当前输入为222x222x32 池化核大小2x2 步长stride为2
输出特征图大小 = (输入特征图大小 - 池化核大小) / stride + 1
=（222-2）/2+1=111
池化层没有参数
输出特征 111x111x32
（3）第三层卷积层Conv2D(32,64,（3,3）)
Conv2D(32,64,（3,3）)
`32`：输入特征图的通道数，即输入特征图的深度。
`64`：输出特征图的通道数，即卷积核的数量，也是输出特征图的深度。
`（3,3）`：卷积核的大小，即卷积核的高度x宽度(3x3)。
第三层卷积层Conv2D(32,64,（3,3）)计算输出特征和参数数量：
由上面一层MaxPool2d可知当前输入为111x111x32
输入通道数为32，输出通道数为64，卷积核大小3x3 (即高度KH * 宽度KW)
输出特征图大小 = (输入特征图大小 - 卷积核高度或宽度大小（KH） + 2 x padding) / stride + 1
=（111-3+2*0）/1+1=109
参数数量 = 输入通道数 x 输出通道数 x 卷积核大小(KH*KW) + 输出通道数
=32x64x3x3+64=18496
输出特征 109x109x64
（4）第四层最大池化层MaxPool2d(2,stride=2)：
MaxPool2d(2,stride=2)
参数 2 表示池化核的大小，即池化核大小2x2，stride=2 表示步长为 2
第四层最大池化层MaxPool2d(2,stride=2)计算输出特征和参数数量：
由上面一层Conv2D可知当前输入为109x109x64 池化核大小2x2 步长stride为2
输出特征图大小 = (输入特征图大小 - 池化核大小) / stride + 1
=（111-2）/2+1=54 （（111-2）/2=53 向下取整）
池化层没有参数
输出特征 54x54x64