torch学习 (十七)：填充和步幅引入1 填充2 步幅
文章目录引入1 填充2 步幅引入 一般来说，对于输入为nh×nwn_h \times n_wnh×nw的矩阵，以及kh×kwk_h \times k_wkh×kw的核矩阵，互相关运算后，输出的形状将会是：(nh−kh+1)×(nw−kw+1).(1)(n_h - k_h + 1) \times (n_w - k_w + 1).\tag{1}(nh−kh+1)×(nw−kw+1).(1) 因此，卷积层的输出形状是由输入形状和卷积核矩阵形状决定。 本节主要介绍卷积层的两个超参
