卷積（多---->1 的映射） 本質：在對輸入做9--->1的映射關系時，保持了輸出相對於input中的位置性關系 對核矩陣做以下變形：卷積核的滑動步驟變成了卷積核矩陣的擴增 卷積的矩陣乘法變成以下形式：核矩陣重排，輸入featuremap變形為向量 反卷積 ...

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 ...

看了很多反卷積和轉置卷積的文章，似乎還是一頭霧水，記錄下自己理解的過程～ 有人一句話總結：逆卷積相對於卷積在神經網絡結構的正向和反向傳播中做相反的運算。其實還是不是很理解。 反卷積（轉置卷積）通常用來兩個方面： 1. CNN可視化，通過反卷積將卷積得到的feature map還原到像素空間 ...

參考：打開鏈接 卷積： 就是這個圖啦，其中藍色部分是輸入的feature map，然后有3*3的卷積核在上面以步長為2的速度滑動，可以看到周圍還加里一圈padding，用更標准化的參數方式來描述這個過程： 二維的離散卷積(N=2) 方形的特征輸入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

反卷積（轉置卷積、空洞卷積（微步卷積））近幾年用得較多，本篇博客主要是介紹一下反卷積，尤其是怎么計算反卷積（選擇反卷積的相關參數） 圖1 空洞卷積（微步卷積）的例子，其中下面的圖是輸入，上面的圖是輸出，顯然這是一個upsampling的過程，我們也稱為反卷積。 首先，既然本文題名 ...

deconvolution講解論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1609.07009 關於conv和deconvoluton的另一個講解鏈接：http://deeplearnin ...

反卷積的具體計算步驟 令圖像為 卷積核為 case 1 如果要使輸出的尺寸是 5x5，步數 stride=2 ，tensorflow 中的命令為： 當執行 transpose_conv 命令時，tensorflow 會先計算卷積類型、輸入尺寸 ...

一、圖像卷積類型 　　在2維圖像卷積計算中，大致分為full、same和valid這三類。 　　1、valid卷積操作 　　 　　　　　　　　　　　　圖1 valid卷積操作 　　valid卷積的圖像大小計算公式為：滑動步長為S，圖片大小為N1xN1，卷積核大小為N2xN2，卷積后圖 ...