习题5-2 证明宽卷积具有交换性， 即公式(5.13)．
习题5-4 对于一个输入为100 × 100 × 256的特征映射组， 使用3 × 3的卷积核， 输
出为100 × 100 × 256的特征映射组的卷积层， 求其时间和空间复杂度． 如果引入
一个1 × 1卷积核， 先得到100 × 100 × 64的特征映射， 再进行3 × 3的卷积， 得到
100 × 100 × 256的特征映射组， 求其时间和空间复杂度．
习题5-5 对于一个二维卷积， 输入为3 × 3， 卷积核大小为2 × 2， 试将卷积操作重
写为仿射变换的形式． 参见公式(5.45) .
附加题 阅读 “5.3.1 卷积神经网络的反向传播算法”，举例说明推导过程.
习题 5-7 忽略激活函数， 分析卷积网络中卷积层的前向计算和反向传播（公式
(5.39)） 是一种转置关系．
习题5-8 在空洞卷积中， 当卷积核大小为𝐾， 膨胀率为𝐷时， 如何设置零填充𝑃 的
值以使得卷积为等宽卷积 .
REF：
卷积神经网络(CNN)反向传播算法 - 刘建平Pinard - 博客园 (cnblogs.com)
Backpropagation In Convolutional Neural Networks | DeepGrid (jefkine.com)