理解神经网络的通道数

理解神经网络的通道数

    • 1. 神经网络的通道数
    • 2. 输出的宽度和长度
    • 3. 理解神经网络的通道数
      • 3.1 都是错误的图片惹的祸
        • 3.1.1 没错但是看不懂的图
        • 3.1.2 开玩笑的错图
        • 3.1.3 给人误解的图
      • 3.2 我或许理解对的通道数
        • 3.2.1 动图演示

1. 神经网络的通道数

半路出嫁到算法岗,额。。。。。多少有点,算了不说了。

  • 垃圾的python
    • 相信很多人赞同python的语法,真叫个还有王法吗?还有法律吗?

2. 输出的宽度和长度

看官网的截图
(https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d)
在这里插入图片描述
相信大家都能理解。但是输出的通道数和输出的通道数我就不太好理解了。

3. 理解神经网络的通道数

3.1 都是错误的图片惹的祸

3.1.1 没错但是看不懂的图

在这里插入图片描述
请问这里的32*32*3怎么得到28*28*6的呢
在这里插入图片描述

3.1.2 开玩笑的错图

在这里插入图片描述
标出了三个错误点

3.1.3 给人误解的图

在这里插入图片描述

3.2 我或许理解对的通道数

参考:

  • https://www.bilibili.com/video/BV1jg4y1t7ha/?vd_source=26bb43d70f463acac2b0cce092be2eaa
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/645281334
  • https://blog.csdn.net/qq_26928055/article/details/117637017

在这里插入图片描述

  1. 假设输入是一个5*5*3的长5宽5的 RGB 3通道的图片。那么一个卷积核就是3*3*3的长3宽3的3通道矩阵。

在这里插入图片描述
2. 一个卷积核计算完一个RGB图片,输出也是3通道,那为啥图上变成了一个绿色的图片?因为算出来之后需要每个通道的数值相加。加完之后就变成了一个通道了啊。

3.2.1 动图演示

form:https://segmentfault.com/q/1010000016667038
在这里插入图片描述

  1. Input VolumeFilter W0相乘加Bias b0得到o[:,:,0]
  2. Input VolumeFilter W1相乘加Bias b1得到o[:,:,1]
  3. Input Volume是一个7*7*3的图片
  4. Filter W0都是一个3*3*3的卷积核
  5. Filter W1都是一个3*3*3的卷积核

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