[深度学习]神经网络卷积方式：卷积、转置卷积与空洞卷积

感受野 定义：在卷积神经网络中，感受野的定义是，卷积神经网络中每一层输入的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上的映射大小。 对于pooling操作，第一个作用是降低feature map的尺寸，减少需要训练的参数；第二，通过减小feature map的尺寸，将之前的4个像素点，压缩为1个，相当于通过这1个像素点，可以看到前面层的4个像素点，增大了感受野。但是，在图像分割操作中，先

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