1. 选用卷积之前填充（强烈建议） 　　 小生非常推荐大家不再使用卷积所带的填充方式，虽然那种方式简单，但缺陷太多。① 不能根据自己的需要来决定上与下填充不等的边界，左右填充不等的边界；② 边界填充零容易出现伪影的情况，对实验效果影响比较大。将卷积中的Padding方式换为卷积前Padding ...

https://www.cnblogs.com/haifwu/p/12866319.html ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html 图示说明 用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动 移动到边缘上的时候，如果不超出边缘，3x3的中心就到不了边界 因此得到的内容就会缺乏边界 ...

卷积 什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加： 5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后 ...

Margin(外边距) - 清除边框外的区域，外边距是透明的。 Border(边框) - 围绕在内边距和内容外的边框。 Padding(内边距) - 清除内容周围的区域，内边距是透明的。 Content(内容) - 盒子的内容，显示文本和图像。 直接上图：最上方的导航栏 ...

零填充（Zero-padding）：有时，在输入矩阵的边缘使用零值进行填充，这样我们就可以对输入图像矩阵的边缘进行滤波。零填充的一大好处是可以让我们控制特征图的大小。使用零填充的也叫做泛卷积，不适用零填充的叫做严格卷积。这个概念在下面的参考文献Understanding Convolutional ...

1.输出特征尺寸计算 在了解神经网络中卷积计算的整个过程后，就可以对输出特征图的尺寸进行计算，如图 5-8 所示，5×5 的图像经过 3×3 大小的卷积核做卷积计算后输出特征尺寸为 3×3。 2.全零填充（padding） 为了保持输出图像尺寸与输入图像一致 ...

#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#includ ...