ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版 第二次打卡task03

1、卷积神经网络基础: 1.1 二维卷积操作: 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子,阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 其中。卷积核为2:heavy_multiplication_x:2.输入为3×3,步长为1,所以得到的输出为2×2. 卷积层得名于卷