關於卷積操作是如何進行的就不必多說了，結合代碼一步一步來看卷積層是怎么實現的。 代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的組件函數，首先是determine_padding(filter_shape ...

左邊10的部分表示較亮的部分，可以看到將左邊圖片中間的線-->右邊圖片擴大加粗了。 區分 兩者的變化。 2、padding的意義：（n+2p-(f-1))**2 有步長[(n+2p-f)/s ]+1 第一、防止圖片經過多次卷積之后大小變 ...

現在假設卷積前的特征圖寬度為N，卷積后輸出的特征圖寬度為M，那么它們和上述設置的參數之間的關系是怎樣的呢？首先可以確定的是padding之后的矩陣寬度等於N+2 x padding。另一方面，卷積核滑動次數等於M-1 根據上圖的關系，可以建立下面的等式 於是輸出 ...

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 ...

先定義幾個參數 輸入圖片大小 W*W Filter大小F*F 步長 S padding的像素數P N = ( W + 2*P - F ) / S + 1 輸入圖片的大小為N * N ...

普通卷積 輸入卷積：Win * Hin * Cin卷積核：k * k 輸出卷積：Wout * Hout * Cout 參數量：（即卷積核的參數）k * k * Cin * Cout或者：(k * k * Cin + 1) * Cout （包括偏置bias）計算量：k * k * Cin ...

1、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55x55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 ...

深度學習可形變卷積 Deformable Convolutional Networks 參考文獻鏈接：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf 參考代碼鏈接： https://github.com/ msracver/Deformable-ConvNets ...