然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...2.通俗易懂的理解卷积
2.1离散卷积的例子：丢骰子
问题：
把两枚骰子抛出去，两枚骰子点数之和为4的概率是多少
表示：
如果用f(x)表示第一枚骰子投出x（x∈{1,2,3,4,5,6}）的概率，...g(y)表示第二枚骰子投出y（y∈{1,2,3,4,5,6}）的概率
结果：
两枚骰子点数加起来等于4的情况有：
f(1)g(3)和f(2)g(2)和f(3)g(1)
那么概率为P=f(1)g(3)+f...channels = im.size(0) #输入的图片的通道数
hin = im.size(1) #输入的图片的高
win = im.size(2) #输入的图片的宽
hout = math.floor...(line)
output.append(lines)
oo=np.array(output)
print(oo.shape)
imshow(oo)
提取特征效果如下：
部分内容参考知乎:如何通俗易懂的理解卷积
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