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python - PyTorch Convolution `in_channels` 和 `out_channels` 是什么意思？

问题描述

从卷积的 PyTorch文档中，我看到该函数torch.nn.Conv1d需要用户传递参数in_channels和out_channels.

我知道这些是指“输入通道”和“输出通道”，但我不确定它们在卷积上下文中的含义。我的猜测是in_channels相当于输入特征，out_channels相当于输出特征，但我不确定。

有人可以解释这些论点指的是什么吗？

标签： pythondeep-learningpytorchconv-neural-network

解决方案

in_Channels表示输入图像中的通道数，而out_channels表示卷积产生的通道数。对于图像数据，最常见的情况是具有一个通道的灰度图像、黑色或具有三个通道（红色、绿色和蓝色）的彩色图像。out_channels是一个偏好问题，但有一些重要的事情需要注意。

  • 首先，更大数量的out_channels允许层潜在地学习有关输入数据的更多有用特征，尽管这不是硬性规则。
  • 其次，你的 CNN 的大小是你网络每一层的in_channels/数量和层数的函数。out_channels

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