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Pytorch学习09——卷积

1、Linear

  • 线性层（或者叫全连接层）后面跟激活函数

2、感受野（receptive field）和权值共享（weight sharing）

  • 感受野源自人看事物是一部分一部分的看
    所以对于卷积核来说，每次扫过图片的大小就是卷积核的大小

  • 权值共享指的就是卷积核里的权值不变，对于整张图片都一样

3、局部相关性

  • 对于卷积结果来说，只与卷积窗口覆盖区域有关
  • 而在线性层时，其结果与整个输入都有关联

4、特征学习（representation learning）

  • 以卷积神经网络为例，每一层卷积都会提取到某些特征
  • 例如一辆车：第一层可能提取到边缘，第二层是形状，第三层是轮子等

5、pytorch函数库或类的使用

  • 一般小写的是函数，大写的是类
  • F.conv2d 函数
  • nn.Conv2d 类

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