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1.5卷积神经网络笔记—strided步幅

  1.步幅strided=2时卷积计算及相应公式

1.5卷积神经网络笔记—strided步幅_第1张图片

strided=1时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）移动一格

strided=2时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）移动2格如上图

所得输出矩阵s=strided=步幅，p=padding=填充数量

如果不是整数，用下取整方法（也叫对z进行地板除，对z进行向下取整到最近的整数）下取整方法：即当篮框如下图溢出输入图像矩阵（或溢出padding后矩阵）之外则不进行相乘操作，以避免输出矩阵规模不是整数情况。

1.5卷积神经网络笔记—strided步幅_第2张图片

2.互相关与卷积

上述计算卷积过程实际上在数学定义中是互相关运算，但是在深度学习中我们将之称为卷积。（数学中定义卷积需要对滤波器矩阵进行双重镜像操作）



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