CNN卷积神经网络之卷积运算的初步理解

上述的卷积方式是带有反转的卷积,而不带反转的卷积操作称为互相关卷积,在进行卷积的过程中需要指明属于哪一种卷积。对于5.6式子中,如果i,j分别取1,很明显会出现x取到-1位置的情况,我个人理解是可能这个时候的卷积就属于无效卷积了,因为此时以x1,1为中心,前面和上面都是不存在的,只有当i,j同时取3的时候,也就是卷积的中心在第二行第二列的0的时候才开始具有意义。因此来说5.6式应该还需要加上i,j都必须要≥3才可以,也就是一个为了将二维卷积写成数学式的一种妥协。

因为懒得打字了,所以索性直接将自己编写的word截图过来,其中使用到了csdn两位博主的回答,我在此是根据自己的理解进行深入,属于本人的拙见,如有不对请指出,非常感谢!

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章