逆卷積的詳細解釋ConvTranspose2d（fractionally-strided convolutions)
1.首先先定義進行卷積的參數： 輸入特征圖為高寬一樣的Hin*Hin大小的x 卷積核大小kernel_size 步長stride padding填充數(填充0) 輸出特征圖為Hout*Hout大小的y 計算式子為： Hout = floor( Hin ...
原文：【33】卷積步長講解(Strided convolutions)
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，讓我向你展示一個例子。 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 ...
2020-02-27 17:59 0 1611 推薦指數：
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