Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)填充和步幅的理解
上圖中，輸入的高度和寬度都為3，卷積核的高度和寬度都為2，生成的輸出表征的維度為 2 × 2 2\times2 2×2。從上圖可看出卷積的輸出形狀取決于輸入形狀和卷積核的形狀。
填充
以上面的圖為例，在應(yīng)用多層卷積時(shí)，我們常常丟失邊緣像素。
解決這個(gè)問題的簡(jiǎn)單方法即為填充（padding）：在輸入圖像的邊界填充元素（通常填充元素是0）。
例如，在上圖中我們將 3 × 3 3\times3 3×3輸入填充到 5 × 5 5\times5 5×5，那么它的輸出就增加為 4 × 4 4\times4 4×4。變換如下圖所示：
步幅
在計(jì)算互相關(guān)時(shí)，卷積窗口從輸入張量的左上角開始，向下和向右滑動(dòng)。在前面的例子中，我們默認(rèn)每次滑動(dòng)一個(gè)元素。但是，有時(shí)候?yàn)榱烁咝в?jì)算或是縮減采樣次數(shù)，卷積窗口可以跳過中間位置，每次滑動(dòng)多個(gè)元素。
我們將每次滑動(dòng)元素的數(shù)量稱為步幅（stride）。下圖展現(xiàn)的是垂直步幅為3，水平步幅為2的二維互相關(guān)運(yùn)算。
以上就是Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)填充和步幅的理解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)填充和步幅的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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