常见的卷积层包括：
基础的卷积层：对输入进行卷积操作，提取特征。
深度可分离卷积层：先进行深度卷积，再进行逐点卷积，减少参数量，提高计算效率。
可分离卷积层：先进行逐点卷积，再进行深度卷积，可以较好地处理空间和深度信息。
扩张卷积层：在输入张量中插入一些空洞，获得更大的感受野范围，提高特征提取能力。
在实际应用中，需要根据任务的不同、数据集的不同、模型的不同来选择不同类型的卷积层。通常会结合实验结果和经验进行选择。
神经网络中的卷积层有哪些常见的？
我最近在学习神经网络，想了解一下卷积层的常见种类。我已经了解了基础的卷积层，但是还对其他类型的卷积层比如深度可分离卷积、扩张卷积等不太熟悉。我希望有经验的老师或者专业人士能够帮我详细介绍一下卷积层的不同种类及其特点，以及在什么情况下会选择使用这些不同类型的卷积层。非常感谢！
提问时间：2023-05-28 05:22:55
编辑时间：2023-05-28 05:22:57
提问者：
Phoenix_Rising
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5回答时间：2023-05-28 05:23:00
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