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  • ##神经网络中的filter (滤波器)与kernel(内核)的概念

    ##神经网络中的filter (滤波器)与kernel(内核)的概念

    kernel: 内核是一个2维矩阵,长 × 宽;

    filter:滤波器是一个三维立方体,长× 宽 × 深度,  其中深度便是由 多少张内核构成; 可以说kernel 是filter 的基本元素, 多张kernel 组成一个filter;

     

    那么, 一个filter 中应该包含多少张 kernel 呢?

    答:是由输入的通道个数所确定, 即,输入通道是3个特征时,则后续的每一个filter中包含3张kernel ;

                                                                   filter输入通道是包含128个特征时, 则一个filter中所包含kernel 数是128张。

     

    那么一层中应该有多少个filter 构成呢?

    答: 我们想要提取多少个特征,即我们想要输出多少个特征,那么这一层就设置多少个filter;

                  一个filter 负责提取某一种特征,N个filter 提取 N 个 特征;

       

     
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    千次阅读 2019-03-12 16:09:28
      在深度学习的算法学习中,都会提到  channels  这个概念。在一般的深度学习框架的  ...channels : Number of color ...filter : [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]  。  

     

     

    在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow 、mxnetchannels 都是必填的一个参数。

    channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档。

    首先,是 tensorflow 中给出的,对于输入样本中 channels 的含义。一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红、绿、蓝);而monochrome图片,channels 数量是 1 。

    channels : Number of color channels in the example images. For color images, the number of channels is 3 (red, green, blue). For monochrome images, there is just 1 channel (black). ——tensorflow

    其次,mxnet 中提到的,一般 channels 的含义是,每个卷积层中卷积核的数量。

    channels (int) : The dimensionality of the output space, i.e. the number of output channels (filters) in the convolution. ——mxnet

    为了更直观的理解,下面举个例子,图片使用自 吴恩达老师的深度学习课程 。

    如下图,假设现有一个为 6×6×36×6×3 的图片样本,使用 3×3×33×3×3 的卷积核(filter)进行卷积操作。此时输入图片的 channels 为 33 ,而卷积核中的 in_channels 与 需要进行卷积操作的数据的 channels 一致(这里就是图片样本,为3)。

    cnn

    接下来,进行卷积操作,卷积核中的27个数字与分别与样本对应相乘后,再进行求和,得到第一个结果。依次进行,最终得到 4×44×4 的结果。

    单个卷积核

    上面步骤完成后,由于只有一个卷积核,所以最终得到的结果为 4×4×14×4×1 , out_channels 为 11 。

    在实际应用中,都会使用多个卷积核。这里如果再加一个卷积核,就会得到 4×4×24×4×2 的结果。

    多个卷积核

    总结一下,我偏好把上面提到的 channels 分为三种:

    1. 最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型,比如RGB;
    2. 卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量。此时的 out_channels ,也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels
    3. 卷积核中的 in_channels ,刚刚2中已经说了,就是上一次卷积的 out_channels ,如果是第一次做卷积,就是1中样本图片的 channels 。

    说到这里,相信已经把 channels 讲的很清楚了。在CNN中,想搞清楚每一层的传递关系,主要就是 height,width 的变化情况,和 channels 的变化情况。有点绕,细细理解就可以明白了。

    最后再看看 tensorflow 中 tf.nn.conv2d 的 input 和 filter 这两个参数。 
    input : [batch, in_height, in_width, in_channels] , 
    filter : [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 。

     

    conv2d

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空空如也

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