基础知识卷积层本页总览卷积层 1x1 卷积 kh=kw=1k_h=k_w=1kh=kw=1的卷积不识别空间模式,丢弃了空间信息,只是融合通道 相当于输入形状为HW×ciHW \times c_iHW×ci,权重形状为co×cic_o \times c_ico×ci的全连接层 二维卷积层 输入:ci×H×Wc_i \times H \times Wci×H×W 核:co×ci×kh×kwc_o \times c_i \times k_h \times k_wco×ci×kh×kw 偏差:co×cic_o \times c_ico×ci 输出:co×H′×W′c_o \times H' \times W'co×H′×W′ 输出H′以及W′H'以及W'H′以及W′的计算: shapeoutput=shapeinput−sizekernel+2∗paddingstride+1(1)shape_{output} = \frac{shape_{input}-size_{kernel}+2*padding}{stride}+1 \tag{1}shapeoutput=strideshapeinput−sizekernel+2∗padding