深度学习卷积的操作原理

时间 2021-01-12

标签深度学习繁體版

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深度学习卷积的操作原理熟悉深度学习模型中用到的各种取巧的卷积操作，使得参数量减少深度可分离卷积(depthwise separable convolution)、分组卷积(group convolution)、空洞卷积(Dilated convolution) 分组卷积(group convolution) 原理：将输入(CxWxH)分成g组数(变成C/g x W x H)，然后进行相应的卷积

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