這篇文章的主題是卷積（Convlution）。想必熟悉CNN的你一定對卷積很熟悉了，或許也聽過用過深度學(xué)習(xí)可分離卷積、轉(zhuǎn)置卷積等概念和方法。那么目前為止，深度學(xué)習(xí)中都有哪些典型的卷積方式？本篇筆者就和大家一起來總結(jié)一下這些功能強(qiáng)大的卷積。本文的目錄如下：

• 卷積的本質(zhì)

• 常規(guī)卷積

  • 單通道卷積

  • 多通道卷積

• 3D卷積

• 轉(zhuǎn)置卷積

• 1x1卷積

• 深度可分離卷積

• 空洞卷積

卷積的本質(zhì)

在具體介紹各種卷積之前，我們有必要再來回顧一下卷積的真實含義，從數(shù)學(xué)和圖像處理應(yīng)用的意義上來看一下卷積到底是什么操作。目前大多數(shù)深度學(xué)習(xí)教程很少對卷積的含義進(jìn)行細(xì)述，大部分只是對圖像的卷積操作進(jìn)行了闡述。以至于卷積的數(shù)學(xué)意義和物理意義很多人并不是很清楚，究竟為什么要這樣設(shè)計，這么設(shè)計的原因如何。

追本溯源，我們先回到數(shù)學(xué)教科書中來看卷積。在泛函分析中，卷積也叫旋積或者褶積，是一種通過兩個函數(shù)x(t)和h(t)生成的數(shù)學(xué)算子。其計算公式如下：

連續(xù)形式：

離散形式：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CNN常用卷积方法一览的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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