【新】AI算法工程师-深度学习入门 - 第三章:卷积神经网络原理与参数解读
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然后第三个第三个它叫做一个边缘填充 ,这个得给大家解释一下 ,什么叫做一个边缘填充了 ,来看上面这个图吧 ,这张图当中之前如果说稍微细心点的同学可能会看到一个值 ,这叫做一个加 pe ,啥意思啊 ,送你个 i pad 一吗 ,不是意思啊 ,pad 叫做一个填充啊 ,这里大家来观察一下我原始的输入数据有没有什么特点 ,你可以看到就是左边特别灰色的 ,也有一些紫色的 ,就是紫蓝色吧 ,就是大概这个颜色 ,对于这样两个不同的值来说 ,我们来观察一下所有边界值它是不是都为零啊 ,为什么会出现这样一件事啊 ,我先问大家一个事儿啊 ,比如说这块 ,我再画几个蓝 ,再画几个红色的吧 ,这是第二次卷积到的区域 ,这是第三次卷积到的区域 ,然后呢我拿这个我拿这个绿色的吧 ,来来标注几个地方来看这个地方 ,我现在绿色标出来的地方是什么 ,是不是他们的一些交接点啊 ,你看绿色的地方是它们的一些重合的地方 ,那大家想从对于重合这个地方点来说 ,比如说我现在就拿这个绿色再换颜色 ,还有啥颜色 ,还有黄色吧 ,就是 d 这个点这个零这个点 ,你看我现在况且这个零这个点 ,它在对最终结果做计算的时候 ,你看啊他是不是对这个三这个拿红色吧 ,它是不是对这个三计算有贡献 ,对这个负的做计算也有贡献 ,你看左边蓝色这个框和中间红色这个框分别表示之后得到三和负五这个值啊 ,那是不是有些重合定位值它的贡献大呀 ,它对最终结果影响比较多啊 ,因为它可以影响到两个地方 ,那你看其他位置值呢 ,其他位置 ,比如拿红色线涂出来的这几个位置啊 ,还有中间这个位置 ,还有右边这个位置啊 ,它只计算了一次吧 ,你看它因为它只跟 filter 计算一次 ,那是不是说现在好像有点问题 ,有些点啊它对最终的结果就是天生有个优势 ,它计算又多 ,因为现在如果说你不考虑重不重要 ,它天生就有这个优势 ,就算多 ,有些点呢 ,天生就是这个没这个优势 ,

它计算就少 ,那大家来观察一下 ,什么样点多 ,什么样点少啊 ,越往边界的点 ,它能够被利用的次数是不是越少啊 ,越往中间的点 ,你看我如果说我我再把下边画起来 ,下面甚至有画多少次的 ,有画四次的了 ,这个点它是否被计算了四次啊 ,越往中间点 ,它被最终结果 ,另外次数是不是越多呀 ,那你说这个先生公平吗 ,

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