JavaShuo
欄目
標籤
反捲積原理
時間 2021-01-08
標籤
反捲積
简体版
原文
原文鏈接
一 介紹 反捲積,可以理解爲卷積操作的逆運算。這裏千萬不要當成反捲積操作可以復原卷積操作的輸入值,反捲積並沒有那個功能,它僅僅是將卷積變換過程中的步驟反向變換一次而已,通過將卷積核轉置,與卷積後的結果再做一遍卷積,所以它還有個名字叫轉置卷積。 雖然它不能還原出原來卷積的樣子,但是在作用上具有類似的效果,可以將帶有小部分缺失的信息最大化恢復,也可以用來恢復被卷積生成後的原始輸入。 反捲積具體步驟如下
>>阅读原文<<
相關文章
1.
反捲積原理 + pytorch反捲積層參數output_padding
2.
卷積與反捲積的理解
3.
反捲積(轉置卷積)的理解
4.
反捲積,轉置卷積 理解
5.
反捲積 轉置卷積的理解
6.
神經網絡中的卷積和反捲積原理
7.
卷積原理
8.
CNN 反捲積原理解析
9.
反捲積結構及原理
10.
卷積與反捲積(轉置卷積)
更多相關文章...
•
MyBatis的工作原理
-
MyBatis教程
•
C# 反射(Reflection)
-
C#教程
•
☆技術問答集錦(13)Java Instrument原理
•
Java Agent入門實戰(三)-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
卷積
反捲
原理
原始積累
反向代理
微機原理
MySQL教程
MyBatis教程
PHP教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
吳恩達深度學習--神經網絡的優化(1)
2.
FL Studio鋼琴卷軸之工具菜單的Riff命令
3.
RON
4.
中小企業適合引入OA辦公系統嗎?
5.
我的開源的MVC 的Unity 架構
6.
Ubuntu18 安裝 vscode
7.
MATLAB2018a安裝教程
8.
Vue之v-model原理
9.
【深度學習】深度學習之道:如何選擇深度學習算法架構
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
反捲積原理 + pytorch反捲積層參數output_padding
2.
卷積與反捲積的理解
3.
反捲積(轉置卷積)的理解
4.
反捲積,轉置卷積 理解
5.
反捲積 轉置卷積的理解
6.
神經網絡中的卷積和反捲積原理
7.
卷積原理
8.
CNN 反捲積原理解析
9.
反捲積結構及原理
10.
卷積與反捲積(轉置卷積)
>>更多相關文章<<