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问什么是“什么都不做”卷积内核？
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Stack Overflow用户

提问于 2011-04-28 20:39:48

回答 2查看 2.9K关注 0票数 6

如果我试图在频率空间中做一个卷积核-什么是“不做”核。换句话说，如果我在应用内核之后查看图像，并在频率空间中对其进行归一化，我只想看到原始的傅立叶变换

是单位矩阵吗？我的内核是3x3

谢谢

image

image-processing

fft

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2011-04-28 20:43:52

不做任何事情的3x3内核将是：

0 0 0
0 1 0
0 0 0

我希望我正确理解了你的问题--我不确定为什么你会想要这样一个内核，而完全跳过卷积要容易得多。

票数 8

Stack Overflow用户

发布于 2021-06-21 01:34:42

“什么都不做”的卷积核是增量狄拉克函数："δ(x)“。

马克-兰瑟姆分享的解决方案就是这样！任何与delta-dirac卷积的信号都与原始信号相同。这适用于任何n维的卷积。

delta-dirac还有许多其他有趣的特性：

从本质上讲，不定积分可以是离散的，也可以是连续的，

(0)=

δδ(x) =1

δ(x) = 1

see Wikipedia for more

δ(X)的不定积分。

另请参阅how to create δ convolutional neural network layer

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/5824704

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