卷積步長（ Strided convolutions） 卷積中的步幅是另一個構建卷積神經網絡的基本操作。 如果你想用 3×3 的過濾器卷積這個 7×7 的圖像，和之前不同的是，我們把步幅設置成了2。你還和之前一樣取左上方的 3×3 區域的元素的乘積，再加起來，最后結果為 91。 只是之前 ...

卷積（多---->1 的映射） 本質：在對輸入做9--->1的映射關系時，保持了輸出相對於input中的位置性關系 對核矩陣做以下變形：卷積核的滑動步驟變成了卷積核矩陣的擴增 卷積的矩陣乘法變成以下形式：核矩陣重排，輸入featuremap變形為向量 反卷積 ...

參考：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80407911 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80408704 什么是反卷積 反卷積的數學含義，通過反卷積可以將通過卷積 ...

看了很多反卷積和轉置卷積的文章，似乎還是一頭霧水，記錄下自己理解的過程～ 有人一句話總結：逆卷積相對於卷積在神經網絡結構的正向和反向傳播中做相反的運算。其實還是不是很理解。 反卷積（轉置卷積）通常用來兩個方面： 1. CNN可視化，通過反卷積將卷積得到的feature map還原到像素空間 ...

參考：打開鏈接 卷積： 就是這個圖啦，其中藍色部分是輸入的feature map，然后有3*3的卷積核在上面以步長為2的速度滑動，可以看到周圍還加里一圈padding，用更標准化的參數方式來描述這個過程： 二維的離散卷積(N=2) 方形的特征輸入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

https://testerhome.com/topics/12383 ...

一、圖像卷積類型 　　在2維圖像卷積計算中，大致分為full、same和valid這三類。 　　1、valid卷積操作 　　 　　　　　　　　　　　　圖1 valid卷積操作 　　valid卷積的圖像大小計算公式為：滑動步長為S，圖片大小為N1xN1，卷積核大小為N2xN2，卷積后圖 ...

反卷積（轉置卷積、空洞卷積（微步卷積））近幾年用得較多，本篇博客主要是介紹一下反卷積，尤其是怎么計算反卷積（選擇反卷積的相關參數） 圖1 空洞卷積（微步卷積）的例子，其中下面的圖是輸入，上面的圖是輸出，顯然這是一個upsampling的過程，我們也稱為反卷積。 首先，既然本文題名 ...