關於TensorFlow的卷積函數conv2d的參數解釋

一、卷積操作原理 卷積運算 雖然卷積層得名於卷積（convolution）運算，但我們通常在卷積層中使用更加直觀的互相關（cross-correlation）運算。在二維卷積層中，一個二維輸入數組和一個二維核（kernel）數組通過互相關運算輸出一個二維數組。 我們用一個具體例子來解釋二維互相關運算的含義。如圖5.1所示，輸入是一個高和寬均爲3的二維數組。我們將該數組的形狀記爲 3×3 或（3，3

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