5.1 卷积神经网络基础
主要是卷积层和池化层。
二维互相关运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核数组，输出也是一个二维数组，其中核数组称为卷积核或过滤器。
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.shape[1]):
CNN模型
code实现
## 二维互相关
import torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.shape[1]):
Y[i, j] = (X[i:
