CNN的卷积核是单层还是多层的?

发布于 2020-01-16 22:41:26
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  • 面试哥
    面试哥 2020-01-16
    为面试而生,有面试问题,就找面试哥。

    描述网络模型中某层的厚度,通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数(比如RGB三色图层称为输入通道数为3),把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。

    卷积核的厚度H, 一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数). 特殊情况M > H。

    卷积核的个数N, 一般等于后层厚度(后层feature maps数,因为相等所以也用N表示)。

    卷积核通常从属于后层,为后层提供了各种查看前层特征的视角,这个视角是自动形成的。

    卷积核厚度等于1时为2D卷积,对应平面点相乘然后把结果加起来,相当于点积运算;

    卷积核厚度大于1时为3D卷积,每片分别平面点求卷积,然后把每片结果加起来,作为3D卷积结果;

    1x1卷积属于3D卷积的一个特例,有厚度无面积, 直接把每片单个点乘以权重再相加。

    归纳之,卷积的意思就是把一个区域,不管是一维线段,二维方阵,还是三维长方块,全部按照卷积核的维度形状,对应逐点相乘再求和,浓缩成一个标量值也就是降到零维度,作为下一层的一个feature map的一个点的值! 可以比喻一群渔夫坐一个渔船撒网打鱼,鱼塘是多层水域,每层鱼儿不同。 船每次移位一个stride到一个地方,每个渔夫撒一网,得到收获,然后换一个距离stride再撒,如此重复直到遍历鱼塘。 A渔夫盯着鱼的品种,遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼品种分布; B渔夫盯着鱼的重量,遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼重量分布; 还有N-2个渔夫,各自兴趣各干各的; 最后得到N个特征图,描述了鱼塘的一切!

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