动态卷积

卷积层是通过将上一层的特征映射与一组过滤器进行卷积来计算输出特征映射。这些滤波器是卷积层的唯一参数，通常通过反向传播算法在训练中学习。我们提出了一种新的深度网络层，称为“动态卷积层”，是对卷积层的一种推广。传统的卷积层使用在训练中学习的过滤器，在测试中保持不变。与此相反，动态卷积层使用的过滤器在测试期间会随着输入的不同而变化。这是通过学习将输入映射到过滤器的函数来实现的。   与卷积层类似，动态卷

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