深度学习PyTorch入门(五)

卷积神经网络基础 互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算,但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转,再与输入数组做互相关运算,这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的,所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。 特征图与感受野 二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度(宽和高)上某一级的表征,也叫特征图(feature map)。影响元素xxx的前向计算的所有可能输入区域(可能大于输入的实际尺寸)叫做xxx的感受野(receptive field)。 以图1为例,输入中阴影部分的四个元素是输出中阴影部分元素的感受野。我们将图中形状为2