1. 選用卷積之前填充（強烈建議） 　　 小生非常推薦大家不再使用卷積所帶的填充方式，雖然那種方式簡單，但缺陷太多。① 不能根據自己的需要來決定上與下填充不等的邊界，左右填充不等的邊界；② 邊界填充零容易出現偽影的情況，對實驗效果影響比較大。將卷積中的Padding方式換為卷積前Padding ...

https://www.cnblogs.com/haifwu/p/12866319.html ...

轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html 圖示說明 用一個3x3的網格在一個28x28的圖像上做切片並移動 移動到邊緣上的時候，如果不超出邊緣，3x3的中心就到不了邊界 因此得到的內容就會缺乏邊界 ...

卷積 什么是二維卷積呢？看下面一張圖就一目了然： 卷積就是循環對圖像跟一個核逐個元素相乘再求和得到另外一副圖像的操作，比如結果圖中第一個元素5是怎么算的呢？原圖中3×3的區域與3×3的核逐個元素相乘再相加： 5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后 ...

Margin(外邊距) - 清除邊框外的區域，外邊距是透明的。 Border(邊框) - 圍繞在內邊距和內容外的邊框。 Padding(內邊距) - 清除內容周圍的區域，內邊距是透明的。 Content(內容) - 盒子的內容，顯示文本和圖像。 直接上圖：最上方的導航欄 ...

零填充（Zero-padding）：有時，在輸入矩陣的邊緣使用零值進行填充，這樣我們就可以對輸入圖像矩陣的邊緣進行濾波。零填充的一大好處是可以讓我們控制特征圖的大小。使用零填充的也叫做泛卷積，不適用零填充的叫做嚴格卷積。這個概念在下面的參考文獻Understanding Convolutional ...

1.輸出特征尺寸計算 在了解神經網絡中卷積計算的整個過程后，就可以對輸出特征圖的尺寸進行計算，如圖 5-8 所示，5×5 的圖像經過 3×3 大小的卷積核做卷積計算后輸出特征尺寸為 3×3。 2.全零填充（padding） 為了保持輸出圖像尺寸與輸入圖像一致 ...

#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#includ ...