卷积有多少种？一文读懂深度学习中的各种卷积

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如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的，能帮你理解它们实际的工作方式。

在这篇文章中，我会归纳总结深度学习中常用的几种卷积，并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。除了本文之外，还有一些关于这一主题的好文章，请参看原文。

希望本文能帮助你构建起对卷积的直观认知，并成为你研究或学习的有用参考。

本文目录

1.    卷积与互相关

2.    深度学习中的卷积（单通道版本，多通道版本）

3.    3D 卷积

4.    1×1 卷积

5.    卷积算术

6.    转置卷积（去卷积、棋盘效应）

7.    扩张卷积

8.    可分卷积（空间可分卷积，深度可分卷积）

9.    平展卷积

10.    分组卷积

11.    混洗分组卷积

12.    逐点分组卷积

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