（代码见lesson-12）
padding主要是可以保持输出的大小。
空洞卷积用于图像分割任务，用于提升感受野，输出图像的一个像素，能看到前边图像的一个更大的区域。
分组卷积主要用于模型的轻量化。
彩色图像（RGB图像）的二维卷积：
用矩阵乘法实现卷积：
把正常卷积后的结构，用正常卷积的权值K去反卷积，得到的结果和我们原始的输入是完全不一样的，所以也称正常卷积是不可逆的。
一、1维、2维、3维卷积 （代码见lesson-12） 1、总述 2、二维卷积nn.Conv2d padding主...
卷积神经网络常见的层 pytorch中各种层的用法 卷积 Convolution 参考：https://pytor...
绘制pytorch 卷积网络模型中特征图的类 用例
pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下： class torch.nn.Conv2d(...
在用 Pytorch 实现各种卷积神经网络的时候，一般用到的卷积层都是系统自带的 2 维卷积 torch.nn.C...
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池化层（Pooling layers） 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提...
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根据VGG16 的模型建立的卷积层和全连通层 卷积核移动的步长（stride）小于卷积核的边长（一般为正方行）...
知识点 卷积 池化 全连接与连接表全连接 模型结构 C1层 卷积层 卷积核： 6组5*5 输入 32*32灰度图像...
本文标题：pytorch【模型模块】三、卷积层
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