Question

1和任何函数的卷积

Answer 1

1和任何函数的卷积即1×x。

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），卷积是两个函数中一个函数经过反转和位移后再相乘得到的积的积分。

信号处理中的卷积。过滤器 g 经过反转，然后再沿水平轴滑动。在每一个位置，大家都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。

1和任何函数的卷积之3D卷积

3D 卷积确实存在。这是 2D 卷积的泛化。下面就是 3D 卷积，其过滤器深度小于输入层深度（核大小<通道大小）。因此，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。

除此之外要注意的是在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。