Pytorch学习 (五)

时间:2024-01-27 10:41:50
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文件名称:Pytorch学习 (五)

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文件格式:PDF

更新时间:2024-01-27 10:41:50

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二维互相关运算(卷积) 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子,阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 图1 二维互相关运算 互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算,但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转,再与输入数组做


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