【深度学习之空洞卷积】空洞卷积和普通卷积的比较包括哪些优势？从感受野、计算复杂度方面分析。

【深度学习之空洞卷积】空洞卷积和普通卷积的比较包括哪些优势？从感受野、计算复杂度方面分析。

【深度学习之空洞卷积】空洞卷积和普通卷积的比较包括哪些优势？从感受野、计算复杂度方面分析。

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前言

空洞卷积（Dilated Convolution）和普通卷积（Standard Convolution）各自有其优势和适用场景。空洞卷积在感受野和计算复杂度上有一些特殊的优势，但也有一些限制。下面我们从感受野、计算复杂度、优势以及适用场景等方面进行详细对比。

1. 感受野（Receptive Field）

普通卷积：

• 在普通卷积中，每个卷积核的感受野大小由卷积核的尺寸决定。例如，对于一个 3×3 的卷积核，它的感受野是 3×3。
• 若要扩大感受野，通常需要增加卷积核的大小，或者通过多个卷积层堆叠来逐渐增大感受野。

空洞卷积：

• 空洞卷积通过在卷积核中插入“空洞”或“零”来扩大感受野