تمرین ML: طبقه بندی تصویر
با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
درک خود را بررسی کنید: پیچیدگی
یک فیلتر کانولوشنال دوبعدی 3×3 روی نقشه ویژگی ورودی 4×4 دوبعدی اعمال میشود (بدون افزودن بالشتک):

شکل نقشه ویژگی خروجی چیست؟
2x2
همانطور که فیلتر 3x3 روی نقشه ویژگی 4x4 اسلاید می شود، 4 مکان منحصر به فرد وجود دارد که می توان آن را در آنها قرار داد که منجر به یک نقشه ویژگی خروجی 2x2 می شود:

3x3
در حالی که خود فیلتر 3x3 است، نقشه ویژگی خروجی کوچکتر است زیرا کمتر از 9 (3 برابر 3) مکان ممکن وجود دارد که فیلتر را می توان در نقشه ویژگی ورودی 4x4 قرار داد.
4x4
برای ایجاد نقشه ویژگی خروجی با ابعاد مشابه نقشه ویژگی ورودی بدون لایه، فیلتر کانولوشنال باید 1x1 شکل داشته باشد. یک فیلتر بزرگتر از 1x1 یک نقشه ویژگی خروجی تولید می کند که کوچکتر از نقشه ویژگی ورودی است. از آنجایی که فیلتر ما 3x3 است، نقشه ویژگی خروجی باید کوچکتر از 4x4 باشد.
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-29 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-29 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["\u003cp\u003eApplying a 3x3 convolutional filter to a 4x4 input feature map without padding results in a 2x2 output feature map.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe output feature map is smaller than the input because the filter's size limits the number of positions it can occupy on the input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eA 1x1 filter would be required to maintain the input's dimensions in the output without padding.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML Practicum: Image Classification\n\n\u003cbr /\u003e\n\nCheck Your Understanding: Convolution\n-------------------------------------\n\nA two-dimensional, 3x3 convolutional filter is applied to a two-dimensional 4x4 input feature map\n(no padding added):\n\nWhat is the shape of the output feature map? \n2x2 \nAs the 3x3 filter slides over the 4x4 feature map, there are 4 unique locations in which it can be placed, which results in a 2x2 output feature map: \n3x3 \nWhile the filter itself is 3x3, the output feature map is smaller because there are fewer than 9 (3 times 3) possible locations where the filter can be placed on the 4x4 input feature map. \n4x4 \nTo generate an output feature map with the same dimensions as the input feature map with no padding, the convolutional filter would have to be 1x1 in shape. A filter larger than 1x1 will produce an output feature map that is smaller than the input feature map. Because our filter is 3x3, the output feature map must be smaller than 4x4."]]