We introduce a guide to help deep learning practitioners understand and manipulate convolutional neural network architectures. The guide clarifies the relationship between various properties (input shape, kernel shape, zero padding, strides and output shape) of convolutional, pooling and transposed convolutional layers, as well as the relationship between convolutional and transposed convolutional layers. Relationships are derived for various cases, and are illustrated in order to make them intuitive.


翻译:我们引入了帮助深层学习实践者理解和操控进化神经网络结构的指南,该指南澄清了进化、合并和转换进化层的各种特性(输入元件、内核元件、零倾斜、进步和产出元件)之间的关系,以及进化层和进化阶段之间的关系。 各种情况都产生关系,并用插图来说明这些关系,以使它们直观。

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在数学(特别是功能分析)中,卷积是对两个函数(f和g)的数学运算,产生三个函数,表示第一个函数的形状如何被另一个函数修改。 卷积一词既指结果函数,又指计算结果的过程。 它定义为两个函数的乘积在一个函数反转和移位后的积分。 并针对所有shift值评估积分,从而生成卷积函数。
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