We first define the input data as 1 sample, 20 channels (say, we’re using an hyperspectral image) with height 64 and width 128. The 2D convolution has 20 channels from input and 16 kernels with size of 3×53×5. After the convolution, the output data has 1 sample, 16 channels with height 62 (=64−3+1) and width 124 (=128−5+1).
Nous définissons d’abord les données d’entrée comme un 1 échantillon, 20 canaux (disons que nous utilisons une image hyperspectrale) avec une hauteur de 64 et une largeur de 128. La convolution 2D a 20 canaux en entrée et 16 noyaux de taille de 3×53×5. Après la convolution, la donnée en sortie a un 1 échantillon, 16 canaux avec une hauteur de 62 (=64−3+1) et une largeur de 124 (=128−5+1).