卷積與反卷積以及步長stride
1. 卷積與反卷積 如上圖演示了卷積核反卷積的過程，定義輸入矩陣為 I（4×4），卷積核為 K（3×3），輸出矩陣為 O（2×2）： 卷積的過程為：Conv(I,W)=O 反卷積的過稱為：Deconv(W,O)=I（需要對此時的 O 的邊緣進行延拓 padding） 2. 步長 ...
原文：1-5 卷積步長
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 的過濾器卷積這個 的圖像，和之前不同的是，我們把步幅設置成了 。你還和之前一樣取左上方的 區域的元素的乘積，再加起來，最后結果為 。 只是之前我們移動藍框的步長是 ，現在移動的步長是 ，我們讓過濾器跳過 個步長，注意一下左上角，這個點移動到其后兩格的點，跳過了一個位置。然后你還是將每個 ...
2018-11-04 16:17 0 3571 推薦指數：
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