【从零开始学习深度学习】22. 卷积神经网络（CNN）中填充(padding)与步幅(stride)详解，填充、步幅、输入及输出之间的关系
在上一篇文章中，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说，假设输入形状是nh×nw，卷积核窗口形状是kh×kw，那么输出形状将会是 所以卷积层的输出形状由输入形状和卷积核窗口形状决定...
深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解
深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景 在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。 图1 全连接网络图 这样往往会存在如下两个问题： 1. 输入数据的空间信息被丢...
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