步幅

填充 步幅 多输入 多输出 1*1卷积 ......

填充 步幅 ......

6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小，每次只会丢失几像素，但是如果应用多层连续的卷积层，累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......

import torch from torch import nn def comp_conv2d(conv2d,x): # 在维度前面加上通道数和批量大小数1 x=x.reshape((1,1)+x.shape) # 得到4维 y=conv2d(x) # 把前面两维去掉 return y.resh ......

填充 当卷积核的高度和宽度大于1时，卷积操作的输出的图像尺寸会变小，特别是在连续的多层卷积后，输出变得越来越小。这样一来，原始图像的边界丢失了许多有用的信息。填充是解决这个问题的一种办法，即，在输入图像的边界填充元素，通常是0. 通常，如果我们添加p_h行填充（大约一半在顶部，一 ......