深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解
深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景 在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输...
深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）
填充（padding）在上图中，输入图片尺寸为$3\times3$，输出图片尺寸为$2\times2$，经过一次卷积之后，图片尺寸为$2\times2$，经过一次卷积之后，图片尺寸变小。卷积输出特征图的尺寸计算方法如下（卷积核的高和宽分别为$k_h和k_w$）:$$ H_{out}=H-k_h+1\...
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