深度学习中feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释，以及CNN 学习过程中卷积核更新的理解

最新推荐文章于 2024-07-03 19:02:13 发布
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参照下面博客：
1、https://blog.youkuaiyun.com/qq_34197944/article/details/103574916?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.channel_param
2、https://blog.youkuaiyun.com/xys430381_1/article/details/82529397
3、https://blog.youkuaiyun.com/cmdholder/article/details/85381707``

4、神经网络及CNN中的通道、共享权重、特征映射等的理解

CNN网络结构详细分析—综述（二）之feature map、卷积核（学习中卷积核变化更新）、卷积核个数、卷积核输出维度计算、filter、channel的概念解释
科研学习笔记！
05-05 4331
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 作者：Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明： 1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。 2）本文仅供学
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
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Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
【深度学习】卷积概念以及卷积核层数
小昊同学
08-03 3633
对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。 中间的过程部分可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元，多个滤波器的叠加便成了卷积层。 一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。 层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间...
深度学习笔记（七）：网络宽度（卷积核个数）的一些想法
呆呆象呆呆的博客
07-20 8358
文章目录一、前言二、网络深度的意义三、宽度的意义四、 网络宽度设计4.1 网络宽度的下限在哪？4.2 网络宽度对模型性能的影响4.3 网络宽度和深度谁更加重要？五、如何加有效地利用宽度？5.1 提高每一层通道的利用率5.2 用其他通道的信息来补偿总结参考文献 一、前言 网络结构的设计中有几个比较重要的问题： 网络的深度（卷积层的个数） 网络的宽度（通道的数量，企事业就等价于网络中同层卷积层中卷积核的个数） 网络的感受野（卷积核的大小） 在一定的程度上，网络越深，感受野越大性能越好。这一次尝试学习一下深度学习
卷积核的尺寸、通道数、个数还有1*1卷积的理解
zh_ch_yu的博客
03-10 1万+
#卷积核的尺寸，通道数还有1*1卷积的理解 卷积核：就是对某个局部的加权求和，是对局部的感知。 一开始学习的时候，最卷积核的尺寸，通道数，卷积核的个数的概念十分混淆。 后来逐渐理解，在深度学习中，卷积核的个数，就是就是经过该卷积核之后的输出的通道数。 对于输入的每个通道，输出的每个通道上的卷积核是不一样的。 比如： 输入是2828192，然后经过尺寸为33，通道数为128的卷积核，那么卷积核的参数...
【深度学习】过滤器，卷积核，深度 概念辨析
qq_21506765的博客
08-09 1273
滤波器，卷积核，深度，深度学习
2020-12-09 深度学习 卷积核/过滤器、特征图（featue map）、卷积层
qingfengxd1的博客
12-09 3262
概念学习：卷积核/过滤器、特征图（featue map）、卷积层 作为基础学习，建议先看一看电子版的： [美] Michael Nielsen著，Xiaohu Zhu/Freeman Zhang译：《神经⽹络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning） 这本书深入浅出，把神经网络的基本原理讲得比较清楚。 人们把feature map翻译成特征图，把channel翻译为通道。有时这二者说的是同一件事；但有时强调输入输出时就叫通道，强调图片经过神经网络运算后发.
深度学习-卷积神经网络（CNN）名词解析
算法之美
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卷积神经网络（CNN）中feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释，以及CNN 学习过程中卷积核更新的理解。
深度学习（五）—— 卷积神经网络（CNN
2401_84181108的博客
04-29 329
计算方法如下：当输入有多个通道（channel）时（例如图片可以有 RGB 三个通道），卷积核需要拥有相同的channel数，每个卷积核 channel 与输入层的对应 channel 进行卷积，将每个 channel 的卷积结果按位相加得到最终的 Feature Map。卷积层是卷积神经网络中的核心模块，卷积层的目的是提取输入特征图的特征，如下图所示，卷积核可以提取图像中的边缘信息。卷积神经网络的输入要求是：N H W C ，分别是图片数量，图片高度，图片宽度和图片的通道，因为是灰度图，通道为1。
深度学习—各种卷积
m0_47005029的博客
03-01 2965
深度学习之各种卷积了解知识
pytorch卷积神经网络_知识干货-动手学深度学习(pytorch)-06 卷积神经网络基础
weixin_40004057的博客
12-07 132
卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通...
CNN的一点理解----filters
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filters 1、提到CNN，大家应该都见过这张图： （一开始的时候我对这张图其实是不理解的，不知道是什么意思） 今天有一点新的理解，决定写下来，以备后续查看。 2、首先我们来看feature map的含义： 大家可以理解成，一个feature map就代表一个二维矩阵(图片尺寸大小)；对于一张图片来说，灰度图就只有1个feature map；对于一张彩色图片是有3个feature...
深度学习之 filtering and padding
ahelloyou的博客
12-25 1070
Filtering and Padding 原始图片为nxn当经fxf的filter后大小就变成了 （n-f+1）f一般是奇数如果有步长S 那么输出就是(n−f)/S+1(n-f)/S+1(n−f)/S+1 这时候就会出现两个问题 卷积运算后，输入图片尺寸减小 原始图片边缘信息对输出贡献少，输出图片会丢失边缘信息 为了解决图片缩小的问题，使用padding的方法，对原始图片进行扩展，扩展区域补零，用p表示扩展宽度， [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Au1tD
深度学习笔记（3）——kernel（内核）与filter（滤波器）
cs111211的博客
08-28 6576
本文仅仅简单介绍了kernel和filter的概念，介绍了确定filter和kernel个数的方法。
标准卷积的初始化和详细计算步骤，在代码中哪一步开始更新卷积核（权重）
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深度学习之基础模型-mobileNet
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深度学习之输入通道个数、卷积核通道个数，卷积核个数、输出通道个数的关系
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卷积神经网络的卷积核参数如何更新_【超详细教程(附源码)】如何用FPGA加速卷积神经网络CNN运算？...
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11-30 1147
原创教程，转载请联系作者并注明出处：https://github.com/WalkerLau源码地址：https://github.com/WalkerLau/Accelerating-CNN-with-FPGA最近发现很多小伙伴都想用FPGA加速卷积神经网络运算，而恰好我刚做完的本科毕设就是这个题目，所以就有了写这个教程的想法，希望能给还没开始的小伙伴一点思路与帮助，更希望大神们给出一些进一步优...
卷积核是如何更新的_什么？卷积层会变胖？人工智能之光---CNN卷积神经网络（原理篇）...
weixin_39932939的博客
12-01 1276
0.学习路径示意图 Hello，各位小伙伴大家晚上好呀，你们期待已久的CNN卷积神经网络原理篇要来咯。上期我们讲到神经网络已经逐步成为人类智能生活的璀璨明珠，并介绍了BP神经网络的整个训练过程，整个流程紧凑而又科学，似乎BP神经网络已经能解决很多问题了，但细心的小伙伴会发现博主并没有提及BP神经网络的缺点，是的，博主并没有提及，其实是博主忘记了.... But，这并不影响我们CNN的教...
多通道多卷积核卷积过程
最新发布
02-13
### 多通道多卷积核的卷积操作原理 #### 卷积核与特征映射的关系 在深度学习中的卷积神经网络(CNN)，当存在多个卷积核时，能够学习到不同类型的特征。每一个卷积核作为一个独立的学习单元，会生成一个对应的特征图(channel)[^1]。 对于一个多通道输入的情况（比如RGB彩色图片），每个卷积核实际上是一个三维结构，其宽度和高度匹配输入图像的空间维度，而第三个维度则等于输入channel的数量。这意味着单个卷积核会在所有输入channels上滑动并执行逐元素乘法求和的操作来计算响应值。因此，即使面对具有三个颜色分量(RGB)的数据集，也能有效地应用这种机制来进行特征检测[^3]。 #### 输出Feature Map的形成 假设有一个输入张量尺寸为\(H \times W \times C_{in}\)(高×宽×输入通道数), 使用了N个大小相同、形状为\(K_h × K_w × C_{in}\) (内核的高度×宽度×输入通道数目) 的卷积滤波器(filter/convolution kernel). 那么经过一次完整的二维空间上的扫描之后将会得到一个新的四维输出张量 \(H' \times W' \times N\) ，其中\(H'\) 和 \(W'\) 是通过考虑填充(padding) 及步幅(stride) 后调整过的新的高度和宽度；最后一个维度即代表了由这些不同卷积核所形成的feature maps数量——也就是最终output channels 数目. #### 特征表达能力提升 随着卷积层数加深以及更多卷积核的应用,CNN可以从原始像素级信息逐步抽象出更加复杂且语义丰富的高层特性描述子(high-level feature descriptors) 。例如，在早期阶段可能主要识别简单的局部图案(如边界线条); 而到了后期，则倾向于捕捉更为综合的对象组成部分乃至整体形态轮廓等全局属性[^2]. 更多的通道允许网络同时处理更多信息流，从而增强了对多样化视觉特性的感知力，有助于提高分类准确性和其他任务性能表现. ```python import torch.nn as nn class ConvLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(5, 5)): super(ConvLayer, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): return self.conv(x) ```
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