CNN卷积中多通道卷积的参数问题

最新推荐文章于 2025-06-16 18:57:42 发布
最新推荐文章于 2025-06-16 18:57:42 发布
阅读量3.8w 收藏 69
点赞数 33
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： deep learning
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dulingtingzi/article/details/79819513
本文详细解析了卷积神经网络中卷积层的工作原理，包括如何通过不同数量的卷积核处理多通道图像数据，以及如何计算卷积层的输出特征图(featuremap)的数量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

     卷积过程对 一个通道的图像进行卷积， 比如10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的， 输出的个数依然是 卷积核的个数，仍然是10个featuremap， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。

下面是具体的细节：

一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，可以学习32种特征。在有多个卷积核时，如下图所示：输出就为32个feature map

卷积神经网络

 

 

 

 多通道多个卷积核

 

下图展示了在四个通道上的卷积操作，有两个卷积核，生成两个通道。其中需要注意的是，四个通道上每个通道对应一个2*2的卷积核，这4个2*2的卷积核上的参数是不一样的，之所以说它是1个卷积核，是因为把它看成了一个4*2*2的卷积核，4代表一开始卷积的通道数，2*2是卷积核的尺寸，实际卷积的时候其实就是4个2*2的卷积核（这四个2*2的卷积核的参数是不同的）分别去卷积对应的4个通道，然后相加，再加上偏置b，注意b对于这四通道而言是共享的，所以b的个数是和最终的featuremap的个数相同的，先将w2忽略，只看w1，那么在通道的某位置（i,j）处的值，是由四个通道上（i,j）处的卷积结果相加，再加上偏置b1，然后再取激活函数值得到的。  所以最后得到两个feature map， 即输出层的卷积核个数为 feature map 的个数。也就是说卷积核的个数=最终的featuremap的个数，卷积核的大小=开始进行卷积的通道数*每个通道上进行卷积的二维卷积核的尺寸（此处就是4*（2*2）），b（偏置）的个数=卷积核的个数=featuremap的个数。

下图中k代表featuremap的个数，W的大小是（4*2*2）

卷积神经网络

卷积神经网络

所以，在上图由4个通道卷积得到2个通道的过程中，参数的数目为4×（2×2）×2+2个，其中4表示4个通道，第一个2*2表示卷积核的大小，第三个2表示生成的featuremap个数，也就是得到的2通道的feature map，也就是生成的通道数，最后的2代表偏置b的个数。

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/u014114990/article/details/51125776

【神经网络结构的组成】CNN的卷积核通道数、卷积输出的通道数、步长与填充之间的关系（附多通道卷积）
十二月的猫
02-19 2317
本文介绍了卷积神经网络（CNN）中卷积核通道数、卷积输出通道数、步长与填充之间的关系，重点讨论了多通道卷积的应用与原理。首先，卷积核的通道数决定了每个卷积核与输入图像每个通道的卷积计算方式；而卷积输出的通道数则由卷积核的数量决定，每个卷积核生成一个输出通道。步长控制卷积操作的滑动速度，从而影响输出的空间尺寸，步长越大，输出尺寸越小。填充用于在输入图像边界添加额外像素，帮助保持输出尺寸不变。文章还介绍了如何通过调整这些参数来优化卷积层的表现，并展示了多通道卷积在处理彩色图像和多维数据时的重要性。
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
CNN网络各层边长、参数个数、链接数的计算
gzldecsdn的博客
03-30 2829
以经典的LeNet-5例子来逐层分析各层的参数及连接个数：C1卷积层：有6个feature map，每个feature map中的每个神经元（每个点）与一个5*5的卷积核相连接；该卷积核大小为5*5，padding为0，stride为1；1、特征图的大小：feature_map = (input_size + padding*2 - 卷积核的边长 + 步长stride) / 步长         ...
CNN Layers
肆拾柒分半
11-03 1422
Layers and Implements CNN网络主要包括卷积层、池化层、全连接层等。 Convolution Layers Single channel 1.No padding 给定一张5X5的单通道的灰度图像和一个3X3的卷积核，从左上角开始将对应位置的数字相乘再求和，kernel 依次滑动stride=1，计算得到右侧的结果； 输入输出的尺寸关系为： Widthout=⌊Width...
多通道卷积理论及多种卷积类型详解
云云我啊，最喜欢用博客了呢
06-16 1031
本文围绕多通道卷积理论和多种卷积类型展开。多通道卷积中输入与卷积核通道数、卷积核个数与输出及偏置通道数有特定关系，卷积偏置针对输出特征矩阵各位置。卷积类型包含二维、三维、反卷积、空洞卷积、可分离卷积、扁平卷积和分组卷积等，不同卷积类型在图像处理、特征提取、图像上采样等方面有不同作用和特点。
CNN的各种知识点（一）：卷积神经网络CNN通道数的理解！
xzs1210652636的博客
01-30 2158
卷积神经网络CNN通道数的理解！
CNN基础知识（一）输入、通道数与卷积核数
博客简介不能为空
03-06 2827
卷积网络中感觉很容易混淆的就是通道数，卷积核数这些概念，参考了一下，觉得这篇文章讲得很清楚。
CNN 理解神经网络中卷积(大小，通道数，深度)
weixin_42382758的博客
08-01 5365
卷积的一些概念
MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
11-11
MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
基于多通道卷积神经网络(MCCNN)的变压器故障诊断模型及其MATLAB仿真 多通道卷积神经网络 多通道卷积神经网络MCCNN在变压器故障诊断中的应用
05-22
内容概要：本文介绍了一种基于多通道卷积神经网络（MCCNN）的变压器故障诊断模型的研究与实现。针对传统诊断方法面对变压器内部故障种类繁多且隐蔽性强的问题，提出了利用MCCNN处理多维度振动信号的方法。通过不同...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的通道（Channels）
Rhett_Butler0922的博客
04-29 1044
卷积层：通过卷积核数量改变通道数（），提取新特征。池化层：保持通道数不变，缩小空间尺寸。批归一化：归一化每个通道的特征分布，通道数不变。1x1卷积：调整通道数，融合通道信息。残差连接：确保通道数一致以进行相加，可能需要1x1卷积调整。
卷积神经网络（CNN）参数个数（tensorflow框架）
weixin_44925794的博客
05-25 2073
from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) mo
多通道卷积的参数数量计算
xiongxyowo的博客
05-11 1368
还是这张老图： 输入3×5×5的特征图(H, W, C)
理解CNN参数的个数
weixin_44943389的博客
06-19 127
注：CNN参数个数 = 卷积核尺寸×卷积核深度 × 卷积核组数 = 卷积核尺寸 × 输入特征矩阵深度 × 输出特征矩阵深度。注意：搭建深层次网络时，采用三层的残差结构。
深度学习基础知识之通道数channels
absence521的博客
03-12 1817
在cnn种，通道数就是用于提取特征的滤波器的数量（卷积核数量），在卷积过程中，每个滤波器会对输入特征图进行卷积操作，生成一个新的特征图，通道数就是指卷积后生成的特征图的数量，每个通道可以表示不同的特征信息，例如图像的颜色、边缘、纹理等。这里面352x352表示的是像素大小，即高和宽都为352个像素，而3表示的是通道数，指输入的是3通道的RGB图像，每个颜色通道的取值范围为0-255，可以表示256种颜色强度。大多数的深度学习模型，模型上会展示图片的尺寸，如：352x352x3。
CNN参数个数和连接个数计算详解
yanzi6969的专栏
09-18 1万+
转自：http://www.cnblogs.com/ooon/p/5415888.html         之前所讲的图像处理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN就像辟邪剑谱一样，正常人练得很
CNN可学习参数个数的计算
benbencan的专栏
08-28 313
https://www.jianshu.com/p/aa856451f916
卷积中关于通道数的问题
HANTONG_MR的博客
09-19 1174
卷积通道数学习小笔记
CNN中输入通道数、卷积核的深度、卷积核的个数和输出通道数之间的关系
weixin_44194001的博客
11-24 4176
因此，卷积核的数量与输入数据的通道数之间的关系是：每个卷积核的深度（或高度）应该与输入数据的通道数相匹配。卷积核的数量：在每个卷积层中，可以定义多个卷积核。需要注意的是，卷积核的深度（或高度）并不影响输出特征图的通道数，它仅决定了卷积核与输入数据的通道数相匹配的程度。假设输入数据的通道数为C_in，卷积核的深度（或高度）为C_out，卷积核的数量为K。卷积核的深度（C_out）：应该与输入数据的通道数相等，确保每个通道都能进行卷积运算。卷积核的数量（K）：决定了输出特征图的通道数，每个卷积核对应一个通道。
cnn卷积神经网络 通道
最新发布
08-02
在卷积神经网络（CNN）中，通道（Channel）是一个关键概念，它在图像处理和特征提取中发挥着重要作用。通道通常指的是输入数据或特征图的深度，即每个卷积层输出的特征图数量。在图像处理中，通道可以对应于图像的颜色通道，例如RGB图像具有三个通道：红色、绿色和蓝色[^3]。 ### 通道的作用 1. **多特征提取**：每个通道可以看作是一个独立的特征提取器。卷积层通过不同的卷积核（滤波器）对输入数据进行操作，每个卷积核会生成一个特征图。这些特征图组合在一起，构成了输出特征的多个通道，从而能够捕捉输入数据的不同特征[^2]。 2. **信息丰富性**：通过增加通道的数量，可以增加网络的表达能力，使其能够学习到更加复杂的特征。例如，在深层网络中，早期的通道可能捕捉边缘和纹理等简单特征，而后期的通道则可能捕捉到更复杂的模式，如物体的部分或整体[^1]。 3. **权值共享与稀疏连接**：通道的设计也体现了CNN的两大特点——权值共享和稀疏连接。权值共享意味着同一个卷积核在整个输入数据上滑动，从而在不同位置检测相同的特征；稀疏连接则指的是每个输出特征仅与输入数据的一个局部区域相关联[^3]。 ### 通道的原理 在原理上，通道的处理涉及到卷积操作的执行方式。当输入数据具有多个通道时，卷积核也会有相应的深度，以匹配输入数据的通道数。例如，对于一个RGB图像（3个通道），卷积核也会有3个对应的通道。卷积操作会在每个输入通道上分别执行，并将结果相加，形成一个输出特征图。如果希望输出多个通道，则需要使用多个不同的卷积核，每个卷积核生成一个输出通道[^4]。 ```python # 假设我们有一个简单的卷积层定义 import torch.nn as nn # 输入通道数为3（例如RGB图像），输出通道数为16（即16个不同的特征图） # 卷积核大小为3x3 conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3) ``` 在这个例子中，`nn.Conv2d`创建了一个卷积层，其中`in_channels`参数指定了输入通道的数量，而`out_channels`参数指定了输出通道的数量。每个输出通道都是通过一个独立的卷积核计算得出的，这样可以确保网络能够从输入数据中提取多种类型的特征。 综上所述，通道在CNN中不仅增加了网络的深度和复杂性，还提供了从输入数据中提取多样化特征的能力，这对于提高模型的性能至关重要。
评论 15
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值