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动手学深度学习V2.0(Pytorch)——20. 卷积层里的填充和步幅

文章目录

  • P1 填充和步幅
    • 1.1 填充
    • 1.2 步幅
    • 1.3 总结
    • 1.4 卷积输出维度计算公式理解
  • P2 代码
  • P3 Q&A
    • ✨1. 这几个超参数的影响重要程度排序是怎么样的，核大小，填充和步幅
    • ✨ 2. 为什么卷积核的边长一般取奇数？
    • ✨ 3. 一般卷积处理完，输出维度都要减半，为什么这里提到输入输出保持不变
    • ✨ 4. 步幅和填充这两个超参数，为什么实际中一般不怎么调节？
    • ✨ 5. 现在已经有很多经典的网络结构了，对应于各种任务有各种结构，那平时使用的时候，自己设计卷积核大小的情况多吗？还是说直接套用经典网络结构
    • ✨ 6. 为什么使用3\*3的卷积核呢，3个像素的感受野感觉很小(可分离卷积)
    • ✨ 7. 有什么办法能让超参数也一起训练吗？
    • ✨ 8. 如果通过多层卷积最后输出和输入形状相同，特征会丢失吗？

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