CNN卷积理解

1 卷积的步骤

1 过滤器(卷积核)(Filter或Kernel)

卷积层使用一组可学习的过滤器来扫描输入数据(通常是图像)。每个过滤器都是一个小的窗口,包含一些权重,这些权重通过训练数据进行学习。

过滤器的大小(例如3x3或5x5)决定了它观察输入数据的范围大小。较小的过滤器可以捕捉到细粒度的特征,而较大的过滤器可以捕捉到更大范围的特征。

每一个卷积核(或过滤器)通常被设计用来从输入图像中提取某类特征。

2 特征图(Feature Map)

当过滤器在输入数据上滑动(或卷积)时,它会计算过滤器与输入数据的局部区域之间的点乘积,生成特征图。每个特征图代表了过滤器检测到的特定类型的特征在输入数据中的位置。

例如,在处理图像时,一个过滤器可能专门用来检测边缘,另一个过滤器可能用来检测纹理。

3 步长(Stride)

步长决定了过滤器移动的间隔。步长为1意味着过滤器每次移动一个像素,步长为2则意味着每次移动两个像素。

步长的大小影响特征图的空间维度,步长较大会导致特征图的尺寸减小。

4 填充(Padding)

**为了保持特征图的尺寸不受过滤器大小的影响,或者为了防止边界信息丢失,可以在输入数据周围添加填充。**常见的填充方式有"valid"(不添加填充)和"same"(添加填充以保持尺寸不变)。

5 激活函数

卷积操作后通常会应用一个非线性激活函数,如ReLU(Rectified Linear Unit),以增加网络的非线性能力,使其能够学习更复杂的特征。

6 权重共享

在整个输入数据上,同一个过滤器的权重是共享的,这意味着无论过滤器在哪个位置,它都使用相同的权重。这使得CNN在参数数量上更加高效,同时也赋予了模型某种平移不变性。

2 卷积的例子

其中,新图像大小计算公式

CONV过程参考: 卷积运算的动态演示:

https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html

3 一些机制

局部感知主要是通过卷积核来实现的。在卷积神经网络(CNN)中,每个卷积核负责提取输入数据(如图像)的一种特定局部特征。这里的局部特征可以是图像的边缘、角点、纹理或者更抽象的模式。

参数共享机制就是说,在同一卷积层中,一个卷积核的权重在整个输入数据上共享。这不仅减少了模型的参数量,也使得模型对输入数据的局部区域具有更高的敏感度。

相关推荐
zzc92127 分钟前
时频图数据集更正程序,去除坐标轴白边及调整对应的标签值
人工智能·深度学习·数据集·标签·时频图·更正·白边
Blossom.1182 小时前
机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与物流优化
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·机器人·语音识别
Gyoku Mint2 小时前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
m0_751336394 小时前
突破性进展:超短等离子体脉冲实现单电子量子干涉,为飞行量子比特奠定基础
人工智能·深度学习·量子计算·材料科学·光子器件·光子学·无线电电子
有Li7 小时前
通过具有一致性嵌入的大语言模型实现端到端乳腺癌放射治疗计划制定|文献速递-最新论文分享
论文阅读·深度学习·分类·医学生
叶子爱分享10 小时前
计算机视觉与图像处理的关系
图像处理·人工智能·计算机视觉
张较瘦_11 小时前
[论文阅读] 人工智能 | 深度学习系统崩溃恢复新方案:DaiFu框架的原位修复技术
论文阅读·人工智能·深度学习
cver12311 小时前
野生动物检测数据集介绍-5,138张图片 野生动物保护监测 智能狩猎相机系统 生态研究与调查
人工智能·pytorch·深度学习·目标检测·计算机视觉·目标跟踪
学技术的大胜嗷11 小时前
离线迁移 Conda 环境到 Windows 服务器:用 conda-pack 摆脱硬路径限制
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习
kyle~12 小时前
目标检测在国防和政府的应用实例
人工智能·目标检测·计算机视觉