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笔记:动手学PyTorch(CNN基础与进阶;LeNet)

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简介:
基本概念中包含了卷积层的介绍。具体而言,形状为1×11 times 11×1的卷积核被广泛应用于卷积神经网络设计中。这类卷积运算被称为单通道卷积操作,而包含这种卷积核的卷积层则称为单通道卷积层。为了进一步提升模型性能,我们通常会将多个这样的卷积层组合在一起,形成双通道或更深的结构以提高计算效率和学习能力。在保持图像高度和宽度不变的前提下,该卷积层能够灵活调节通道数量。通过仅在通道维度进行运算,这种卷积层无法捕捉到高度和宽度方向上的局部特征。通过将通道视为特征空间,并将高度和宽度方向的像素值作为输入样本,这种卷积结构在本质上传递了类似于全连接层的信息处理过程。

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