卷积与反卷积 步长（stride）与重叠（overlap）及 output 的大小

最新推荐文章于 2025-06-02 11:16:44 发布
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本文介绍了卷积和反卷积的概念，特别是关注步长(stride)和重叠(overlap)对输出大小的影响。通过实例展示了输入矩阵的尺寸如何决定输出尺寸。

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1. 卷积与反卷积

如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I I

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卷积与反卷积以及步长stride
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1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I（4×4），卷积核为 K（3×3），输出矩阵为 O（2×2）： 卷积的过程为：Conv(I,W)=O 反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I（需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding） 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长（stride）小于卷积核的边长（一...
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卷积网络的学习（卷积核，通道，padding，stride等概念）
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30、卷积 - 参数 stride 的作用
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ConvNet---20年代的卷积神经网络
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PyTorch卷积与反卷积操作详解及代码实现
其主要参数包括：`in_channels`（输入通道数）、`out_channels`（输出通道数）、`kernel_size`（卷积核大小）、`stride`（步长）、`padding`（填充）以及`dilation`（空洞率）。这些参数共同决定了输出特征图的空间...
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