14、神经网络----卷积层

1、去pytorch官网----doc官方文档-----pytorch---torch.nn---Convolution.Layers

 

 dilation：卷积核中每一个对应位的距离

groups：通常是1，如果是别的数字代表   分组卷积  很少用

bias：偏执，通常设置为  True，代表是否对卷积后的结果再 加/减 一个常数

padding_mode: 填充模式，怎样进行填充

日常使用就是前五个参数

其实kernel取多少都无所谓，因为它在训练的过程中会对卷积核中的参数不断地进行调整。

2、 out_channels:

 

output_channel输出是几，就会拿几个卷积核来进行卷积操作，这个卷积核不一定是相同的，上图就是output=2,有两个不同的卷积核运算得出结果。

 3、如果经过卷积之后，图像的尺寸大小仍然和输入时的图像尺寸大小一致，那么就说明添加了padding，这个是由公式计算的。