卷积神经网络之“卷积”

卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，包括：

• 卷积（Convolution）
• 池化（pooling）
• ReLU激活函数
• 批归一化（Batch Normalization）
• 丢弃法（Dropout）

---

 

说明：

在卷积神经网络中，计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，卷积核参数的数目也远小于全连接层。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物体边缘特征，有些卷积核提取物体拐角处的特征，图像上不同区域共享同一个卷积核。当输入图片大小不一样时，仍然可以使用同一个卷积核进行操作。

 

---

卷积计算

　　卷积计算与数学分析中的卷积不太一样。具体可以去查。下面是卷积计算的过程：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图一：卷积计算过程

 

 

---

 

说明：

卷积核（kernel）也被叫做滤波器（filter），假设卷积核的高和宽分别为kh和kw​，则将称为k_h×k_w​卷积，比如3×5卷积，就是指卷积核的高为3, 宽为5。

---

 

其他说明

在卷积神经网络中，一个卷积算子除了上面描述的卷积过程之外，还包括加上偏置项的操作。例如假设偏置为1，则上面卷积计算的结果为：

0×1+1×2+2×4+3×5 +1=26

0×2+1×3+2×5+3×6 +1=32

0×4+1×5+2×7+3×8 +1=44

0×5+1×6+2×8+3×9 +1=50 

---

 

填充（padding）

在上面的例子中，输入图片尺寸为3×3，输出图片尺寸为2×2，经过一次卷积之后，图片尺寸变小。卷积输出特征图的尺寸计算方法如下（卷积核的高和宽分别为k_h和k_w​）：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　H_out = H-k_h+1，W_out = W-k_w+1

如果输入尺寸为4，卷积核大小为3，输出尺寸为 4-3+1=2 。当卷积核尺寸大于1时，输出特征图的尺寸会小于输入图片尺寸。如果经过多次卷积，输出图片尺寸会不断减小。为了避免卷积之后图像会变小，我们通常会在图片的外围进行填充（padding），如图：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图2：图形填充

 

 

 

 

 

• 如图2（a）所示：填充的大小为1，填充值为0。填充之后，输入图片尺寸从4×4变成了6×6，使用3×3的卷积核，输出图片尺寸为4×4。

• 如图2（b）所示：填充的大小为2，填充值为0。填充之后，输入图片尺寸从4×4变成了8×8，使用3×3的卷积核，输出图片尺寸为6×6。

 另外，在宽高的方向上，也可以是不等量填充，比如在第一行之前填充h

 

 

---

 

 

 

步幅（stride）

 

图1 中卷积核每次滑动一个像素点，这是步幅为1的特殊情况。图3是步幅为2的卷积过程，卷积核在图片上移动时，每次移动大小为2个像素点。

 

当宽和高方向的步幅分别为s_h和s_w时，输出特征图尺寸的计算公式是：

H_out=（H+2p_h−k_h）/s_h   +1

W_out=（W+2p_w−k_w​​）/s_w  +1

 

假设输入图片尺寸是H×W=100×100，卷积核大小k_h×k_w=3×3，填充p_h=p_w=1，步幅为s_h=s_w=2，则输出特征图的尺寸为：

H_out=（100+2−3）/2 + 1 = 50

W_out=（100+2−3）/2 + 1 = 50

---

 

 

感受野（Receptive Field）

 

输出特征图上每个点的数值，是由输入图片上大小为k_h×k_w的区域的元素与卷积核每个元素相乘再相加得到的，所以输入图像上k_h×k_w区域内每个元素数值的改变，都会影响输出点的像素值。我们将这个区域叫做输出特征图上对应点的感受野。

感受野内每个元素数值的变动，都会影响输出点的数值变化。比如3×3卷积对应的感受野大小就是3×3，如 图3 所示。

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图3：感受野为3×3的卷积

 

 而当通过两层3×3的卷积之后，感受野的大小将会增加到5×5，如 图4 所示。

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图4：感受野为5×5的卷积

 

 

 

 

 

 

 

---

多输入通道、多输出通道和批量操作

 

•  多输入通道场景

 

 

 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图5：多输入通道计算过程

 

• 多输出通道场景

 

 

 

 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图6：多输出通道计算过程

 

 

• 批量操作

在卷积神经网络的计算中，通常将多个样本放在一起形成一个mini-batch进行批量操作。

 

 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图7：批量操作

 

标签：输出,填充,卷积,kh,神经网络,kw,图片尺寸
来源： https://www.cnblogs.com/Supre/p/14761269.html