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上传时间: 2021-01-20
详细说明：文章目录卷积神经网络基础特征图与感受野填充和步幅1×1卷积层卷积层与全连接层的对比池化层LeNetAlexNet创新VGG创新NiN创新GoogLeNet创新
卷积神经网络基础
特征图与感受野
二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，也叫特征图（feature map）。影响元素x的前向计算的所有可能输入区域（可能大于输入的实际尺寸）叫做x的感受野（receptive field）
填充和步幅
填充
填充（padding）是指在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素）
如果原输入的高和宽是nhn_hnh和nwn_wnw，卷积核的高和宽是khk_hkh和k
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