知乎上的讨论：https://www.zhihu.com/question/43609045?sort=created

不过看的云里雾里，越看越糊涂。

直到看到了这个：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_arithmetic.html#transposed-convolution-arithmetic

讲的非常清楚非常好

如何理解深度学习中的Transposed Convolution？的更多相关文章

  1. 从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数

    从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于 ...

  2. 【论文笔记】如何理解深度学习中的End to End

    End to end:指的是输入原始数据,输出的是最后结果,应用在特征学习融入算法,无需单独处理. end-to-end(端对端)的方法,一端输入我的原始数据,一端输出我想得到的结果.只关心输入和输出 ...

  3. 【转载】深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解

    深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 5198更多 分类专栏: Deep learning   版权声明:本文为博主原 ...

  4. 深度学习中dropout策略的理解

    现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象. 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多.... 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参 ...

  5. 卷积在深度学习中的作用（转自http://timdettmers.com/2015/03/26/convolution-deep-learning/）

    卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮 ...

  6. 如何正确理解深度学习（Deep Learning）的概念

    现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有 ...

  7. 关于深度学习中的batch_size

    5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个 ...

  8. 深度学习中Dropout原理解析

    1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题 ...

  9. 深度学习中的Normalization模型

    Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize ...

随机推荐

  1. 关于Picasso load本地图片显示失败的探究

    今天测试找过来说图片不显示了,查了一下是Picasso加载本地图片没有显示,奇怪了,以前都是这样写为什么现在不行了,难道是Picasso有bug了,怀着激动的心情断点跟进去发现 Picasso所有lo ...

  2. DataSet in Machine Learning

    一.UCI Wine dataset:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine,包含178个样本,每个样本包含13个与酒的化学特性的特征,标签有1,2, ...

  3. vue基础篇---生命周期

    每个钩子函数都在啥时间触发 beforeCreate 在实例初始化之后,数据观测(data observer) 和 event/watcher 事件配置之前被调用. created 实例已经创建完成之 ...

  4. Java NIO 机制分析(一) Java IO的演进

    一.引言 Java1.4之前的早期版本,Java对I/O的支持并不完善,开发人员再开发高性能I/O程序的时候,会面临一些巨大的挑战和困难,主要有以下一些问题: (1)没有数据缓冲区,I/O性能存在问题 ...

  5. java中数据字典的使用：

    数据字典:数据库中一个字段下存在多个值的情况(type:1:肉类  2:素菜类  3:服装类): 分析: 1:这种情况下往往需要新建一张表来对应type下面的字段,通常以---表名--字段名---字段 ...

  6. MSVCR120.dll丢失问题

    一.问题:丢失MSVCR120.dll 二.解决方法 到官网下载vcredist_x86.exe安装即可 地址:https://www.microsoft.com/en-us/download/det ...

  7. IDA Pro使用技巧

    DA Pro基本简介 IDA加载完程序后,3个立即可见的窗口分别为IDA-View,Named,和消息输出窗口(output Window). IDA图形视图会有执行流,Yes箭头默认为绿色,No箭头 ...

  8. tf.matmul()和tf.multipy()的区别

    首先我们分析一下下面的代码: import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) ...

  9. MySQL自动设置create_time和update_time

    参考表结构 CREATE TABLE `t_baby` ( `baby_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` int(11) NOT NULL, ...

  10. HTML5中<template>标签的详细介绍

    HTML5中<template>标签的详细介绍(图文) 这篇文章主要介绍了HTML5中的template标签,是HTML5入门中的重要知识,需要的朋友可以参考 一.HTML5 templa ...