Блог

Я установил заполнение на ТО ЖЕ или то же самое, но выход все равно уменьшается, что тогда не так? 😅, как я понимаю, согласно официальному документу, размер вывода должен быть таким же, как и размер ввода, я забыл, что важно?

 import tensorflow as tf

x = tf.keras.Input([120, 120, 3])

conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding="SAME")(x)
conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding="SAME")(conv)

model = tf.keras.Model(inputs=[x], outputs=[conv])

model.summary()

image_batch = tf.random.normal(shape=[10, 120, 120, 3])
y_pred = model(image_batch)
print(y_pred.shape)
 

Выход

 odel: "model_7"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_8 (InputLayer)         [(None, 120, 120, 3)]     0         
_________________________________________________________________
conv2d_11 (Conv2D)           (None, 60, 60, 3)         84        
_________________________________________________________________
conv2d_12 (Conv2D)           (None, 30, 30, 3)         84        
=================================================================
Total params: 168
Trainable params: 168
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
(10, 30, 30, 3)
 

Это из-за strides=(2, 2) . Он пропускает шаг во время операции свертки и, таким образом, уменьшает h amp; w в 2 раза на каждом сверточном слое.

Если вы установите strides=(1, 1) его, он будет иметь ту же выходную форму.