深度學習中的各種卷積總結

阿新 • • 發佈：2018-12-29

現在隨著深度學習的發展，應不同任務和條件的神經網路層的不斷更新迭代，顯著地如出現不同的啟用函式、不同的卷積層型別，下面主要記錄深度學習中的各種卷積層。由於是轉載內容，就不貼人家的原內容啦，將原博主連結附在此，以便後期查閱：

譯自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公開課、教程在反覆傳頌卷積神經網路的好，卻都沒有講什麼是“卷積”，似乎預設所有讀者都有相關基礎。這篇外文既友好又深入，所以翻譯了過來。文章高階部分

卷積與反捲積操作在影象分類、影象分割、影象生成、邊緣檢測等領域都有很重要的作用。為了講明白這兩種操作，特別是反捲積操作，本文將依照神經網路中的編碼器——>解碼器——>卷積——>反捲積的思路來一步步介紹。編碼器與解碼器神經網路本質

原文地址： http://www.yangqiu.cn/aicapital/2382000.html 譯自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公開課、教程在反覆傳頌卷積神經網路的好，卻

作者：Tim Dettmers（Understanding Convolution in Dee

在基於CNN的超解析度中，經常在最後一層使用stride>1的deconv layer，而這會造成棋盤格噪聲。如下圖所示具體產生原因上面的黑格子是表示原始影象中的某一個畫素點，白色的表示轉置卷積中的stride，一般是用0去填充。下面一層就是deconv生成的影象。可以看到s

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轉自：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html 上篇文章我們給出了用paddlepaddle來做手寫數字識別的示例，並對網路結構進行到了調整，提高了識別的精度。有的同學表示不是很理解原理，為什麼傳統的機

1x1卷積最初引起研究者的重視應該是在Network in Network這篇文章裡，後面在GoogLeNet和ResNet中都使用了1x1卷積，那麼1x1卷積到底有什麼用呢？我認為主要作用有三點：

一、概述 3D CNN主要運用在視訊分類、動作識別等領域，它是在2D CNN的基礎上改變而來。由於2D CNN不能很好的捕獲時序上的資訊，因此我們採用3D CNN，這樣就能將視訊中時序資訊進行很好的利用。首先我們介紹一下2D CNN與3D CNN的區別。如圖1所示，a)和b

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