从头开始学习深度学习之卷积

卷积三大特性

1、局部连接性
2、权值共享
3、输入输出结构化

三大特性的作用

使具有小于全连接层的参数量和计算复杂度。

适合的使用场景

图像处理，视频处理，高纬度的结构化数据

卷积的变种

1、分组卷积
2、转置卷积
3、空洞卷积
4、可变卷积

分组卷积

目的：减少计算量，可以在小的设备上运行。但是对于内存和cpu的访问并没有减低，所以并没有理论上效率高。具有代表性的网mobilenet系列。

https://blog.csdn.net/weixin_42108090/article/details/103016542

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