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动手学深度学习V2.0(Pytorch)——21. 卷积层里的多输入多输出通道

文章目录

  • P1 卷积层里的多输入多输出通道
    • 1.1 多输入/输出通道
    • 1.2 多输入卷积
    • 1.3 多输出卷积
    • 1.5 多输入输出的作用
    • 1.6 1X1卷积层
    • 1.7 二维卷积计算复杂度
  • P2 代码实现
  • P3 Q&A
    • 1. 卷积可以解决输入大小变化的情况，有什么方法能解决channel动态变化的情况吗？只能下采样？
    • 2. 网络越深，Padding 0越多，是否会影响性能
    • 3. 每个通道的卷积核都不一样吗?同一层不同通道的卷积核大小必须一样吗？
    • 4. 计算卷积时，bias的有无，对结果影响大吗？bias的作用怎么解释
    • 5. 如果是一个rgb图像，加上深度图，相当于输入是四通道，做卷积核rgb三通道做法一样吗？
    • 6. 高频和低频细节的学习有什么讲究吗？比如开始注重高频部分，接下来注

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