theano之convolution operation

最新推荐文章于 2022-04-07 11:11:56 发布
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#theano #conv

本文详细介绍了Theano框架中2D卷积操作的具体实现过程，通过具体示例展示了多个特征图如何通过卷积核计算得到下一层特征图。这对于理解卷积神经网络（CNN）的工作原理非常有帮助。

本篇主要介绍theano中，2D卷积操作（theano.tensor.nnet.conv2d）的实现方法，这对理解CNN帮助很大

假设第1个convoluiton layer含有2个feature maps(记为M11,M12)
第2个convoluiton layer含有4个feature maps(记为M21,M22,M23,M24)

图像示意：
theano中的卷积计算写图片描述

那么layer-m到layer-m+1则有4个kernel（假设大小为3*3，记为K1,K2,K3,K4)

示意计算公式如下：

M21=sum(M11∗K1+M12∗K1)

M22=sum(M11∗K2+M12∗K2)

M23=sum(M11∗K3+M12∗K3)

M24=sum(M11∗K4+M12∗K4)
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