点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达

译者|VK

来源|Towards Data Science

即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。

让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。

输入的形状

你始终必须将4D数组作为CNN的输入。因此，输入数据的形状为(batch_size，height，width，depth)，其中第一维表示图像的batch大小，其他三个维表示图像的各个属性，即高度，宽度和深度。深度就是色彩通道的数量。例如，RGB图像的深度为3，而灰度图像的深度为1。

输出形状

CNN的输出也是4D数组。其中batch大小将与输入batch大小相同，但是图像的其他3个尺寸可能会根据滤波器(filter) ，内核大小(kernel size)和填充值(padding)而变化。

让我们看一下下面的代码片段。

不要在这里被input_shape参数欺骗，以为输入形状是3D，但是在进行训练时必须传递一个4D数组，该数据的形状应该是(batch_size，10，10，3)。由于input_shape参数中没有batch值，因此在拟合数据时可以采用任何batch大小。

而且正如你所见，输出的形状为(None，10，10，64)。第一个维度表示batch大小，目前为"None"。因为网络事先不知道batch大小。拟合数据后，将使用拟合数据时给出的batch大小来代替"None"。

让我们看看另一个代码片段。

在这里，我将input_shape参数替换为batch_input_shape。顾名思义，此参数将事先提供batch大小，并且在拟合数据时你无法提供任何其他batch大小。例如，在本例你必须用batch大小为16的数据来拟合网络。

你可以从上图看到输出形状的batch大小是16而不是None。

在卷积层上附加全连接(Dense)层

我们可以简单地在另一个卷积层的顶部添加一个卷积层，因为卷积的输出维度数与输入维度数相同。

通常，我们在卷积层的顶部添加Dense层以对图像进行分类。但是，Dense层需要形状为(batch_size，units)的数据。卷积层的输出是4D的数组。因此，我们必须将从卷积层接收的输出的尺寸更改为2D数组。

我们可以通过在卷积层的顶部插入一个Flatten层来做到这一点。Flatten层将3维图像变形成一个维。现在我们得到一个2D形状的数组(batch_size，squashed_size)，这是Dense层需要的输入形状。

汇总

• 你始终必须将形状为(batch_size, height, width, depth)的4D数组输入CNN。

• CNN的输出数据也是形状(batch_size, height, width, depth)的4D数组。

• 要在CNN层的顶部添加一个Dense层，我们必须使用keras的Flatten层将CNN的4D输出更改为2D。

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。

下载3：OpenCV实战项目20讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~