saber酱的抱枕

生于忧患,死于安乐

01/3
11:33
学习

外行初入卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的tips

作为一个啥都不懂的外行,初入卷积网络CNN(不是那个CNN啦),最需要懂的当然是卷积……
我也不懂,所以也不讨论严格的卷积定义,因此这里的卷积全部都是卷积网络里的卷积……
其实一般的卷积是什么说的很多,我觉得一张图就很能说明了
izLngA.png

但是吧,卷积网络还涉及channel数的问题,简单的说就是输入几张上面左侧的图,输出几张图,分别就是input channel和output channel。然而呢,很多时候这件事情对外行初学者而言会一头雾水。主要是卷积核kernel其实是有多个维度的,包括卷积核本身的尺寸,比如3x3,然后input channel,以及output channel这几个尺寸,但一般input channel这个维度人们不大说,属于约定俗成的范畴……这个维度内要怎么处理也不知道。
其实懂了的话说起来也很简单吧,以一个4 input channel,3x3卷积为例:
convolution.png

一个kernel有4张3x3,对应4个input channel。每个3x3对应每个input channel。单独卷积之后产生4张结果,然后,把这4张加起来,能得到1个output channel
那么所谓的output channel,就是通过更多的kernel进行的,分别可以获得一张,对应每一个output channel。


不,我不炼丹,炼丹的事情我不懂2333

外行初入卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的tips