深度學習卷積網絡中反卷積/轉置卷積的理解 transposed conv/deconv
搞明白了卷積網絡中所謂deconv到底是個什么東西后，不寫下來怕又忘記，根據參考資料，加上我自己的理解，記錄在這篇博客里。 先來規范表達 為了方便理解，本文出現的舉例情況都是2D矩陣卷積，卷積輸入和核形狀都為正方形，x和y軸方向的padding相同，stride也相同。 記號 ...
原文：深度學習—卷積的理解
參數共享的道理 如果在圖像某些地方探測到一個水平的邊界是很重要的，那么在其他一些地方也會同樣是有用的，這是因為圖像結構具有平移不變性。所以在卷積層的輸出數據體的 x 個不同位置中，就沒有必要重新學習去探測一個水平邊界了。 在反向傳播的時候，都要計算每個神經元對它的權重的梯度，但是需要把同一個深度切片上的所有神經元對權重的梯度累加，這樣就得到了對共享權重的梯度。這樣，每個切片只更新一個權重集。 歸 ...
2018-05-14 11:07 0 6364 推薦指數：
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