pytorch【模型模块】三、卷积层
2020-02-19 本文已影响0人
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一、1维、2维、3维卷积
(代码见lesson-12)
1、总述
2、二维卷积nn.Conv2d
padding主要是可以保持输出的大小。
空洞卷积用于图像分割任务,用于提升感受野,输出图像的一个像素,能看到前边图像的一个更大的区域。
分组卷积主要用于模型的轻量化。
彩色图像(RGB图像)的二维卷积:
二、转置卷积
用矩阵乘法实现卷积:
把正常卷积后的结构,用正常卷积的权值K去反卷积,得到的结果和我们原始的输入是完全不一样的,所以也称正常卷积是不可逆的。