搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后，不写下来怕又忘记，根据参考资料，加上我自己的理解，记录在这篇博客里。 先来规范表达 为了方便理解，本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积，卷积输入和核形状都为正方形，x和y轴方向的padding相同，stride也相同。 记号 ...

1、参数共享的道理 　　如果在图像某些地方探测到一个水平的边界是很重要的，那么在其他一些地方也会同样是有用的，这是因为图像结构具有平移不变性。所以在卷积层的输出数据体的55x55个不同位置中，就没有必要重新学习去探测一个水平边界了。 　　在反向传播的时候，都要计算每个神经元对它的权重的梯度 ...

深度学习可形变卷积 Deformable Convolutional Networks 参考文献链接：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf 参考代码链接： https://github.com/ msracver/Deformable-ConvNets ...

原文地址：http://www.sohu.com/a/298275731_468638 如果你听过深度学习中不同的卷积类型，包括： 2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/Spatially Separable/Depthwise Separable/Flattened ...

转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32 ...

上次读到深度可分卷积还是去年暑假，各种细节都有些忘了。记录一下，特别是计算量的分析过程。 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积（MobileNet论文中称为Standard Convolution，如下图所示）将N个大小（边长）为\(D_{k}\)、通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_ ...

来源：https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv（向量卷积运算）所谓两个向量卷积，说白了就是多项式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积如下：把p的元素作为一个多项式的系数，多项式 ...

1.Conv3d Parameters： in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸 stride(int or tuple ...