关于空洞卷积（Atrous Convolution）

内容节选自《神经网络与深度学习》电子版：https://nndl.github.io/   对于一个卷积层，如果希望增加输出单元的感受野，一般可以通过三种方式 实现：   1）增加卷积核的大小；   2）增加层数，比如两层3×3的卷积可以近似一层5×5 卷积的效果；   3）在卷积之前进行汇聚操作。 前两种方式会增加参数数量，而 第三种方式会丢失一些信息。   空洞卷积（Atrous Convol

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