卷积神经网络的卷积运算总结

10.3.1自定义权值

在TensorFlow中，通过tf.nn.cinv2d函数可以方便的实现2D卷积运算。tf.nn.conv2d基于输入X:[b,h,w, $c_{in}$ ]和卷积核W:[k,k, $c_{in}$ , $c_{out}$ ]进行卷积运算，得到输出O[b, $h^{'}$ , $w^{'}$ , $c_{out}$ ],其中 $c_{in}$ 表示输入通道数， $c_{out}$ 表示卷积核的数量，也是输出特征图的通道数。

padding=[[0,0],[上,下],[左,右],[0，0]]

卷积动图网址

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