先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同。 记号: i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input ...卷积与反卷积详解 下面是暑期报告PPT的一个截图展示,是对于卷积与反卷积的具体理解,标题如下: 首先先从一维的...
:torch.Size([1,3, 4, 4]) 原始卷积公式(x为输入大小,y为输出大小):反卷积: 此时x就作为反卷积的输出,在pytorch上有个output_padding参数,故输出大小为后.../80087705 转置卷积又称反卷积直观理解就是卷积的反向操作,比如4*4的图片用3*3的卷积核卷积,s=1,p=0,得到2*2的大小图片,反卷积就是要使输入...