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卷积网络的基础知识与相关计算

卷积网络的基础知识与相关计算

1.卷积网络与全连接的不同之处在于它的局部连接和权值共享特性,使其保持输入输出数据的结构化。如果是全连接输出数据会被展平成一维数组，丧失数据在结构上的对应关系。

2.感受野的定义：对于某层输出特征图上的某个点，在卷积神经网络的原始输入数据上能影响到这个点取值的区域。

3.输出尺寸等于(输入尺寸+2*填充大小-卷积核大小)/步长，向下取整后+1

4.填充模式有padding=same此时输出特征图尺寸为(输入尺寸-1)/步长，向下取整后+1，padding=valid此时输出特征图尺寸为(输入尺寸-卷积核大小)/步长，向下取整后+1。

5.在进行反卷积的时候设置的stride并不是指反卷积在进行卷积时候卷积核的移动步长，而是被卷积矩阵填充的padding

6.空洞卷积在标准卷积的基础上引入扩张率r，增大感受野，标准卷积扩张后的空洞卷积尺寸为K+（r-1）*K

 

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