不同的卷积膨胀率是什么意思

卷积神经网络（CNN）中，卷积层通常使用一个固定大小的卷积核来滑动地处理输入数据。卷积膨胀率是指在卷积操作中，卷积核中元素之间的间隔大小。当卷积膨胀率为1时，卷积核中的元素是相邻的，而卷积膨胀率大于1时，卷积核中的元素之间会有一定的间隔。

通过增加卷积膨胀率，可以扩大卷积层的感受野，即卷积层能够“看到”的输入数据的范围，从而增强模型对于输入数据局部特征的提取能力。当卷积膨胀率较大时，卷积层的感受野也会变得更大，但卷积核中的参数数量并不会增加太多，因此可以在不增加模型复杂度的情况下提升模型的性能。