十四 动手学深度学习v2计算机视觉 ——转置矩阵

文章目录

基本操作

填充、步幅和多通道

填充

与常规卷积不同,在转置卷积中,填充被应用于的输出(常规卷积将填充应用于输入)。 例如,当将高和宽两侧的填充数指定为1时,转置卷积的输出中将删除第一和最后的行与列。
步幅

在转置卷积中,步幅被指定为中间结果(输出),而不是输入。 使用 上图相同输入和卷积核张量,将步幅从1更改为2会增加中间张量的高和权重。

再谈转置卷积

不填充,步幅为1

填充为p,步幅为1

填充为p,步幅为s

相关推荐
程序员清洒1 小时前
CANN模型安全:从对抗防御到隐私保护的全栈安全实战
人工智能·深度学习·安全
User_芊芊君子1 小时前
CANN_PTO_ISA虚拟指令集全解析打造跨平台高性能计算的抽象层
人工智能·深度学习·神经网络
HyperAI超神经2 小时前
在线教程|DeepSeek-OCR 2公式/表格解析同步改善,以低视觉token成本实现近4%的性能跃迁
开发语言·人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ocr·创业创新
空白诗2 小时前
CANN ops-nn 算子解读:Stable Diffusion 图像生成中的 Conv2D 卷积实现
深度学习·计算机视觉·stable diffusion
lxs-2 小时前
CANN计算机视觉算子库ops-cv全面解析:图像处理与目标检测的高性能引擎
图像处理·目标检测·计算机视觉
User_芊芊君子3 小时前
CANN图编译器GE全面解析:构建高效异构计算图的核心引擎
人工智能·深度学习·神经网络
爱吃大芒果3 小时前
CANN神经网络算子库设计思路:ops-nn项目的工程化实现逻辑
人工智能·深度学习·神经网络
哈__3 小时前
CANN加速VAE变分自编码器推理:潜在空间重构与编码解码优化
人工智能·深度学习·重构
觉醒大王3 小时前
哪些文章会被我拒稿?
论文阅读·笔记·深度学习·考研·自然语言处理·html·学习方法
禁默3 小时前
Ops-Transformer深入:CANN生态Transformer专用算子库赋能多模态生成效率跃迁
人工智能·深度学习·transformer·cann