nn.Conv2d 參數及輸入輸出詳解
Torch.nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True) in_channels：輸入維度 out_channels：輸出維度 ...
原文：Keras Conv1d 參數及輸入輸出詳解
Conv d in channels，out channels，kernel size，stride ，padding ，dilation ，groups ，bias True filters:卷積核的數目 即輸出的維度 kernel size:整數或由單個整數構成的list tuple，卷積核的空域或時域窗長度 strides:整數或由單個整數構成的list tuple，為卷積的步長。任何不為 ...
2019-07-30 03:36 0 9287 推薦指數：
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參考：https://blog.csdn.net/liujh845633242/article/details/102668515 這里我重點說一下1D卷積，2D卷積很好理解，但是1D卷積就不是那么好理解了，以textcnn為例，在對句子長度進行卷積之后，再將詞向量的維度SUM成1維，總而言之 ...
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【轉】python中的一維卷積conv1d和二維卷積conv2d
轉自：https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二維卷積conv2d 給定4維的輸入張量和濾波器張量來進行2維的卷積計算。即：圖像進行2維卷積計算 一維卷積conv1d ...