卷積運算

此處的卷積操作在數學中嚴格來說叫做互相關，即卷積前得先對過濾器進行雙重鏡操作，但在深度學習中雙重鏡操作不重要，所以默認這就是卷積。 二維圖像的卷積： n:圖像的尺寸 f:過濾器（f*f) 用來對圖像進行卷積運算 p:padding（填充） 圖像邊緣利用率低，對圖像進行填充(向外擴展)，增加邊緣信息利用率 s:步幅 過濾器在圖像中行進的步長   用一個f*f的過濾器去卷積一個n*n的圖像得到如下尺寸

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