逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally-strided convolutions)
1.首先先定义进行卷积的参数： 输入特征图为高宽一样的Hin*Hin大小的x 卷积核大小kernel_size 步长stride padding填充数(填充0) 输出特征图为Hout*Hout大小的y 计算式子为： Hout = floor( Hin ...
原文：【33】卷积步长讲解(Strided convolutions)
卷积步长 Strided convolutions 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让我向你展示一个例子。 如果你想用 的过滤器卷积这个 的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了 。你还和之前一样取左上方的 区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为 。 只是之前我们移动蓝框的步长是 ，现在移动的步长是 ，我们让过滤器跳过 个步长，注意一下左上角，这个点移动到其后两格的点，跳过了一 ...
2020-02-27 17:59 0 1611 推荐指数：
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