文件名称:
动手学 task5 卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：卷积神经网络基础
二维卷积层
填充和步幅
我们介绍卷积层的两个超参数，即填充和步幅，它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。
填充
公式：
总的计算公式：
总结：
最后一个公式相比前一个公式没有加1的操作，乍一看公式不同（即什么时候加1什么时候不加1）其时，对第二个公式分解一下，即可归纳出什么时候都需要加1的操作。这样便于记忆）
多输入通道和多输出通道¶
代码：
print(X.shape)
conv2d = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=3, kernel_size=(3, 5), stride=1, padding=(1, 2
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