文章目录
- 基本步骤
- 示例
- 图解过程
基本步骤
在卷积神经网络（CNN）中，计算最后的特征数通常涉及到以下步骤：
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确定输入尺寸：
首先，你需要知道输入数据的尺寸。对于图像数据，这通常是
(batch_size, channels, height, width)。 -
应用卷积层：
在卷积操作过程中，图像与卷积核进行滑动窗口式的乘加运算，这会导致图像尺寸的变化。特征数会根据卷积核的数量和大小以及步长等因素发生变化。
in_channels：输入数据的通道数。out_channels：卷积层产生的输出特征图的数量，即卷积核的数量。kernel_size：卷积核（filter）的大小（FxF）（kernel_size的选择对模型的性能有很大影响，因为它决定了模型能够捕捉到的特征的尺度和复杂性。增大kernel_size可以捕获更大范围的特征，但可能会增加计算复杂性和过拟合的风险；减小kernel_size则可以关注更细节、局部的特征，但可能忽略掉一些重要的全局信息。因此，选择合适的kernel_size是CNN设计中的一个重要环节）。stride：卷积核在输入数据上滑动的步长。padding：在输入数据边缘添加的零填充的数量。
卷积层的输出尺寸可以通过以下公式计算（floor()是向下取整函数）：output_height = floor((input_height - kernel_size + 2 * padding) / stride) + 1 output_width = floor((input_width - kernel_size + 2 * padding) / stride) + 1特征数（或通道数）在卷积层后变为
out_channels。 -
应用池化层：
池化层通常不会改变特征数，但会改变特征图的高度和宽度。
池化层的输出尺寸可以通过以下公式计算：
output_height = floor((input_height - kernel_size) / stride) + 1 output_width = floor((input_width - kernel_size) / stride) + 1 -
重复以上步骤：
继续应用卷积层和池化层，每次更新特征图的尺寸和特征数。
-
全局平均池化或全连接层：
在某些情况下，网络可能包含全局平均池化层或全连接层，这些层可以进一步改变特征数。为了将这些特征图转换为一维向量以输入到全连接层，你需要将特征图的元素"展平"
(flatten)。展平的过程是将所有元素按顺序排列成一个单一的向量。计算展平后的输入维度（
in_features）的公式为：in_features = channels * height * width -
最终特征数：
网络的最后一层之前的特征图的通道数就是最后的特征数。
示例
以下是一个简单的例子来说明如何计算最后特征图的尺寸：给定 RGB 图像 (batch_size=32，channels=3，height=60，width=90)
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv_block1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
self.conv_block2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
self.fc2 = nn.Sequential(
nn.Linear(18816, 9408),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(9408, 4704),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4704, 5)
)
def forward(self, x):
x = self.conv_block1(x)
x = self.conv_block2(x)
x = x.reshape(x.shape[0], -1)
x = self.fc2(x)
return x
在上述代码中，给定一个 RGB 图像 (batch_size=32，channels=3，height=60，width=90)，我们将图像输入到 self.conv_block1 和 self.conv_block2 进行处理。
首先，我们计算经过 self.conv_block1 后的特征数：
- 输入数据有
3个通道（RGB 图像）。 - 第一个卷积层将输出通道数增加到
32。
由于 kernel_size=3, stride=1, padding=1，即卷积核的大小为 3×3，步长为 1，填充为 1，我们可以计算新的特征图尺寸：
output_height = (60 - 3 + 2 * 1) / 1 + 1 = 60
output_width = (90 - 3 + 2 * 1) / 1 + 1 = 90
- 经过
ReLU激活函数后，特征数保持为32。 - 第二个卷积层仍然保持
32个输出通道，同上特征图的高度和宽度不变。 - 再经过
ReLU激活函数后，特征数仍为32。 - 最后，最大池化层不会改变通道数，但会减小特征图的高度和宽度。
由于 nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)，即最大池化层的池化窗口的大小为 3×3 步长为 2，我们可以计算新的特征图尺寸：
output_height = (60 - 3) / 2 + 1 = 29
output_width = (90 - 3) / 2 + 1 = 44
所以，经过self.conv_block1后，特征图的尺寸为(1, 32, 29, 44)，特征数为 32。
接下来，我们将这个 32 通道的特征图输入到self.conv_block2：
- 第一个卷积层将输出通道数从
32增加到64，同上特征图的高度和宽度不变。 - 经过
ReLU激活函数后，特征数保持为64。 - 第二个卷积层仍然保持
64个输出通道，同上特征图的高度和宽度不变。 - 再经过
ReLU激活函数后，特征数仍为64。 - 最后，最大池化层不会改变通道数，但会进一步减小特征图的高度和宽度。
同样地，最大池化层的池化窗口的大小为 3×3 步长为 2，我们可以计算新的特征图尺寸：
output_height = (29 - 3) / 2 + 1 = 14
output_width = (29 - 3) / 2 + 1 = 21
因此，经过 self.conv_block1 和 self.conv_block2 后，最终的特征图的尺寸为 (32, 64, 14, 21)
nn.Linear 是 PyTorch 中的一个全连接层（Fully Connected Layer），它用于执行线性变换。全连接层的输入和输出维度通常是由网络架构和数据的特性决定的。
nn.Linear 的第一个参数，即输入维度（input_features 或 in_features）
为了将这些特征图转换为一维向量以输入到全连接层，你需要将特征图的元素“展平”（flatten）。展平的过程是将所有元素按顺序排列成一个单一的向量。我们可以计算展平后新的特征数，即输入维度 (in_features)：
in_features = 64 * 14 * 21 = 18816
第一个全连接层输出维度为 9408，再经过 ReLU 激活函数。
nn.Dropout 是 PyTorch 库中的一种正则化技术的实现，常用于防止过拟合。在深度学习模型训练过程中，dropout 通过随机忽略（“丢弃”）一部分神经元的输出来降低模型的复杂性。这里 dropout 比例为 0.5，那么在训练过程中，每一步有 50% 的神经元输出会被随机设置为0。
同上过程，再来一次最后输出维度为 5，显然这是个 5-分类问题。
图解过程
