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28. 卷积层

1. 二维交叉相关

2. 二维卷积层

28. 卷积层_第1张图片

3. 例子


ps： 中间的是核，也就是weight矩阵。根据自己想要的图片效果（边缘检测、锐化等等）去学习核的参数（w和b）

4. 交叉相关 vs 卷积

28. 卷积层_第2张图片

5. 一维和三维交叉相关

28. 卷积层_第3张图片

6. 总结

  • 卷积层将输入和核矩阵进行交叉相关，加上偏移后得到输出
  • 核矩阵和偏移是可学习的参数
  • 核矩阵的大小是超参数（a和b），核矩阵的大小控制局部性，大一点的话，每个点看的范围多一点，小一点就是看的范围小一点。
  • 卷积层可以看做一个特殊的全连接层

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