PyTorch中反卷积的用法详解

反卷积和信号复原-反卷积和信号复原.part02.rar反卷积和信号复原反卷积和信号复原是信号处理技术中具有理论挑战性的分支。本身内容大致分为三个部分：理论基础，一维信号反卷积和图像复原。

filters: 过滤器数量kernel_size：指定卷积窗口的高和宽的数字strides: 卷积stride，如果不指定任何值，则strides设为1padding: 选项包括'valid'和's

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关运

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Python操作类似+=或*=也是就地操作。就地操作的主要缺点主要原因有2点，1.可能会覆盖计算梯度所需的值，这意味着破坏了模型的训练过程。异地操作Out-of-place分配新对象并保留对旧图的引用

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