准备转自：点击打开链接 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称”等解释卷积。好好的信号为什么要翻转？导致学生难以理解卷积的物理意义。 这个其实非常简单的概念，国内的大多数教材却没有讲透。 直接看图，不信看不懂 ...

1、什么是卷积：图像中不同数据窗口的数据和卷积核（一个滤波矩阵）做内积的操作叫做卷积，该计算过程又称为滤波（filter）,本质是提取图像不同频段的特征。 2、什么是卷积核：也称为滤波器filter，带着一组固定权重的神经元，通常是n*m二维的矩阵，n和m也是神经元的感受野。n*m矩阵中存 ...

一、两个随机变量的函数分布 卷积这个概念最早是在概率论两个随机变量函数分布中引入的 教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。 我们的疑惑点在于卷积公式到底是怎么卷的，怎么积的？ 直接 ...

具体可以看这篇文章，写的很详细。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...

feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。 feather map 是怎么生成 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是 ...

看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～ 有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。 反卷积（转置卷积）通常用来两个方面： 1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间 ...

参考：打开链接 卷积： 就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程： 二维的离散卷积(N=2) 方形的特征输入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...