深度学习背景下卷积算法的技术报告。 本教程的代码和图像可根据许可证的规定免费使用,并受适当署名的约束。 动画将输出到 gif 目录。 单个动画步骤将以 PDF 格式输出到 pdf 目录,并以 PNG 格式输出到 png 目录。 我们介绍了一个指南来帮助深度学习从业者理解和操作卷积神经网络架构。 该指南阐明了卷积、池化和转置卷积层的各种属性(输入形状、核形状、零填充、步幅和输出形状)之间的关系,以及卷积和转置卷积层之间的关系。 关系是针对各种情况导出的,并进行了说明以使它们直观。
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