文件名称:
Task05:卷积神经网络基础+LeNet
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：卷积神经网络
感受野
LeNet架构
卷积层
互相关运算与卷积运算
卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转，再与输入数组做互相关运算，这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的，所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。
填充
步幅
多输入通道和多输出通道
卷积层的简洁实现
X = torch.rand(4, 2, 3, 5)
print(X.shape)
conv2d = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=3, kernel_size=(3, 5), stri
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