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卷积神经网络 感受野 LeNet架构 卷积层 互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算,但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转,再与输入数组做互相关运算,这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的,所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。 填充 步幅 多输入通道和多输出通道 卷积层的简洁实现 X = torch.rand(4, 2, 3, 5) print(X.shape) conv2d = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=3, kernel_size=(3, 5), stri
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