A06 · 第 1 章 · 课程规划页
离散卷积、感受野与参数共享
本章研究离散卷积、感受野与参数共享。内容依次处理离散卷积、互相关与边界填充、步幅、膨胀和池化下的感受野、通道混合、参数共享与平移等变性。
- 所在 Part
- 第一编 卷积表示
- 预计学习
- 40 分钟
- 建设状态
- 已规划，尚无正式正文
预备知识
本章没有登记站内章节先修，可按本册顺序进入。
计划实验
本章未登记独立交互实验；定义、公式和例题仍按下列提纲规划。
LEARNING OBJECTIVES
完成本章后应能
- 01准确说明离散卷积、互相关与边界填充。
- 02完成步幅、膨胀和池化下的感受野所需的推导、证明或算法。
- 03使用计算、例题或反例检验通道混合、参数共享与平移等变性。
PLANNED SECTIONS
计划章节结构
- 01
离散卷积、互相关与边界填充
界定离散卷积、互相关与边界填充，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 02
步幅、膨胀和池化下的感受野
推导步幅、膨胀和池化下的感受野，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 03
通道混合、参数共享与平移等变性
检验通道混合、参数共享与平移等变性，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
计划定义
离散卷积、互相关与边界填充：对象、记号与前提
围绕离散卷积、互相关与边界填充列出主要对象、符号、前提与定义边界。
计划公式
步幅、膨胀和池化下的感受野：关系、判据与可复核步骤
把步幅、膨胀和池化下的感受野整理为可检查的关系、判据或算法步骤；涉及定量模型时写出公式，并说明符号、适用条件，以及需要时的单位或复杂度。
计划例题
通道混合、参数共享与平移等变性：案例、反例与核验
围绕通道混合、参数共享与平移等变性给出明确输入、前提或数据，逐步分析并用反例、误差、守恒量或边界条件复核。
计划练习
离散卷积、感受野与参数共享：定义、关系与边界综合练习
联结离散卷积、互相关与边界填充、步幅、膨胀和池化下的感受野与通道混合、参数共享与平移等变性，分别检验定义辨析、主要步骤和适用边界。
本章概念落点
以下位置是术语、搜索和知识图谱引用本计划章节时使用的稳定链接。
- 卷积神经网络用局部连接和权重共享提取平移结构特征，并逐层扩大感受野。
关键词
离散卷积、感受野、参数共享、第一编 卷积表示、卷积神经网络与计算机视觉