如何在卷积神经网络中打印池化层后的图像大小答案

【问题标题】：How to print the image size after Pooling layer in a Convolutional Neural Network如何在卷积神经网络中打印池化层后的图像大小
【发布时间】：2017-03-09 00:09:39
【问题描述】：

我正在使用 theano 和 keras 在 python 中创建一个 CNN。我只想使用python在卷积层和池化层之后打印图像大小。我使用的是 (3, 32, 32) 的 cifar10 数据集，我想知道图像尺寸减小了多少。

image = X_train[1]
print(image.shape)

使用 Theano 后端。

(3, 32, 32)

【问题讨论】：

标签： theano keras conv-neural-network

【解决方案1】：

如果您使用的是 Sequential() 模型，则可以在插入该层后执行 model.summary()。

如果你使用函数式 API，你可以创建一个模型

keras.models.Model(input=my_input_layer,output=my_last_layer).summary()

这有帮助吗？

【讨论】：

我想再次询问我看到 model.summary() 的问题。我正在使用 conv2d 到具有 3*3 和 32 个特征图的内核的 cifar10 数据集，输出图像大小不应该是 ((32-3)+1)/1 = 30*30 输出图像吗？我从总结中看到输出是 32,32,32
这取决于你的卷积层中的border_mode参数
border_mode='same' 我应该改成什么？
这意味着您的图像将被填充到边缘以使输出具有与输入相同的形状。如果您不想这样，请更改为默认的“有效”。我的回答能解决你的问题吗？
是的，它正在改变图像大小，非常感谢