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d0206896
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8月 22, 2018
作者:
A
Aston Zhang
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chapter_convolutional-neural-networks/padding-and-strides.md
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chapter_convolutional-neural-networks/padding-and-strides.md
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d0206896
...
...
@@ -52,7 +52,7 @@ comp_conv2d(conv2d, X).shape
## 步幅
在上一节里我们介绍了输出元素是如何计算而来。我们使用一个和卷积核有相同高宽的窗口,从输入的左上角开始,每次往
左
滑动一列或者往下滑动一行逐一计算输出。我们将每次滑动的行数和列数称之为步幅。
在上一节里我们介绍了输出元素是如何计算而来。我们使用一个和卷积核有相同高宽的窗口,从输入的左上角开始,每次往
右
滑动一列或者往下滑动一行逐一计算输出。我们将每次滑动的行数和列数称之为步幅。
目前我们看到的例子里,在高和宽两个方向上步幅均为1。自然我们可以使用更大步幅。图5.3展示了在高上使用步幅3,在宽上使用步幅2的情况。可以看到,计算第一列第二个元素时,窗口向下滑动了三行。而在计算输出的第一行第二个元素时窗口向右滑动了两列,再向右滑动两列时只剩一列输入元素从而填不满窗口,我们将其结果舍弃。
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