深度學習---圖像卷積與反捲積（最完美的解釋）

轉自：卷積神經網絡CNN（1）——圖像卷積與反捲積（後卷積，轉置卷積） 動態圖 1.前言    傳統的CNN網絡只能給出圖像的LABLE，可是在不少狀況下須要對識別的物體進行分割實現end to end，而後FCN出現了，給物體分割提供了一個很是重要的解決思路，其核心就是卷積與反捲積，因此這裏就詳細解釋卷積與反捲積。     對於1維的卷積，公式（離散）與計算過程（連續）以下，要記住的是其中一個函

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