计算机视觉-卷积基本要素及实例

前言 本文将介绍 padding，卷积步长，池化层等概念。 1.基本概念 1.1. padding         综合两个缺点，第一个缺点是每次做卷积操作，你的图像就会缩小，从 6×6 缩小到 4×4，你可能做了几次之后，你的图像就会变得很小了，可能会缩小到只有 1×1 的大小。图像在每次识别边缘或其他特征时都缩小。第二个不利因素是那些在角落或者边缘区域的像素点在输出中采用较少，意味着丢掉了图像

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