技术标签: 卷积 卷积神经网络 计算机视觉 深度学习 人工智能
原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239
* 注:以下计算演示均省略掉了 Bias ,严格来说其实每个卷积核都还有一个 Bias 参数。
以 AlexNet 模型的第一个卷积层为例,
- 输入图片的尺寸统一为 227 x 227 x 3 (高度 x 宽度 x 颜色通道数),
- 本层一共具有96个卷积核,
- 每个卷积核的尺寸都是 11 x 11 x 3。
- 已知 stride = 4, padding = 0,
- 假设 batch_size = 256,
- 则输出矩阵的高度/宽度为 (227 - 11) / 4 + 1 = 55
后期 GoogLeNet、ResNet 等经典模型中普遍使用一个像素大小的卷积核作为降低参数复杂度的手段。
从下面的运算可以看到,其实 1 x 1 卷积没有什么神秘的,其作用就是将输入矩阵的通道数量缩减后输出(512 降为 32),并保持它在宽度和高度维度上的尺寸(227 x 227)。
实际上,全连接层也可以被视为是一种极端情况的卷积层,其卷积核尺寸就是输入矩阵尺寸,因此输出矩阵的高度和宽度尺寸都是1。
总结下来,其实只需要认识到,虽然输入的每一张图像本身具有三个维度,但是对于卷积核来讲依然只是一个一维向量。卷积核做的,其实就是与感受野范围内的像素点进行点积(而不是矩阵乘法)。
-
def
conv_layer
(
x
,
out_channel
,
k_size
,
stride
,
padding
):
-
in_channel
=
x
.
shape
[
3
]
.
value
-
w
=
tf
.
Variable
(
tf
.
truncated_normal
([
k_size
,
k_size
,
in_channel
,
out_channel
],
mean
=
0
,
stddev
=
stddev
))
-
b
=
tf
.
Variable
(
tf
.
zeros
(
out_channel
))
-
y
=
tf
.
nn
.
conv2d
(
x
,
filter
=
w
,
strides
=
[
1
,
stride
,
stride
,
1
],
padding
=
padding
)
-
y
=
tf
.
nn
.
bias_add
(
y
,
b
)
-
y
=
tf
.
nn
.
relu
(
y
)
-
return
x
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