從多維卷積說起，比較CNN中的全連線和全卷積
一幅影象裡包含三個通道，分別是RGB通道。三通道在卷積時是通過累加三個卷積結果得到的。
CNN中全連線層的卷積核大小是feature map的大小。比如feature是3*3的，那麼該全連線層的卷積核大小為3*3的。
FCN中是把CNN上最後的三層全連線層換成了全卷積層。這兩者的區別其實是卷積核的大小不同。輸出的feature map 不再是1*1的大小。
以下是我自己寫的例子，給大家參考，如有錯誤歡迎指出。
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