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由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系
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上传时间: 2021-02-24
详细说明:本文来自于云社区,本文章主要介绍了转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,希望读后会给您带来帮助。在CNN提出之前,我们所提到的人工神经网络应该多数情况下都是前馈神经网络,两者区别主要在于CNN使用了卷积层,而前馈神经网络用的都是全连接层,而这两个layer的区别又在于全连接层认为上一层的所有节点下一层都是需要的,通过与权重矩阵相乘层层传递,而卷积层则认为上一层的有些节点下一层其实是不需要的,所以提出了卷积核矩阵的概念,如果卷积核的大小是n*m,那么意味着该卷积核认为上一层节点每次映射到下一层节点都只有n*m个节点是有意义的,具体的映射方式下一节会讲到。到这
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