關於空洞卷積（Atrous Convolution）

內容節選自《神經網絡與深度學習》電子版：https://nndl.github.io/   對於一個卷積層，如果希望增加輸出單元的感受野，一般可以通過三種方式 實現：   1）增加捲積核的大小；   2）增加層數，比如兩層3×3的卷積可以近似一層5×5 卷積的效果；   3）在卷積之前進行匯聚操作。 前兩種方式會增加參數數量，而 第三種方式會丟失一些信息。   空洞卷積（Atrous Convol

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