深度學習卷積的直觀理解

轉自 | AI研習社 註明一下出處。 單通道卷積過程：        從卷積核（圖中3×3的陰影矩陣）開始，它一個小的權值矩陣。這個卷積核在 2 維輸入數據上「滑動」，對當前輸入的部分元素進行矩陣乘法，然後將結果匯爲單個輸出像素。 卷積核重複這個過程知道遍歷了整張圖片，將一個二維矩陣轉換爲另一個二維矩陣。輸出特徵實質上是在輸入數據相同位置上的加權和（權值是卷積核本身的值）。 輸入數據是否落入這個「

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