笔记:动手学深度学习pytorch(卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶)

– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷积,称包含这种卷积核的卷积层为1×11 \times 11×1卷积层。 1×11 \times 11×1卷积核可在不改变高宽的情况下,调整通道数。1×11 \times 11×1卷积核不识别高和宽维度上相邻元素构成的模式,其主要计算发生在通道维上。假设我们将通道维当作特征维,将高和宽维度上的元素当成数据样本,那么1×11 \times 11×1卷积层的作用与全连接层等价。 – 二位卷积层 – 二