卷积核每一个维度的权重一样吗

最新推荐文章于 2025-08-18 16:00:18 发布
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本文深入探讨卷积神经网络的两大核心特性：局部连接与权重共享，详细解释了卷积核在不同维度上权重的独特分配方式，以及如何通过64*32的排列组合实现特征的有效提取。同时，文章提供了多个链接，进一步讲解了分组卷积、深度可分离卷积等高级主题，帮助读者全面理解卷积网络的工作原理。

都是卷积2个特点，局部连接，权重共享，但这个权重共享，每一个卷积核，比如，一个 3x3×32 的卷积核，

它每一个维度上的权重是共享的吗？

非也，看这篇文章,有一段佳话：

输入channel=32
输出channel=64
那么排列组合就是64*32，在这里实现了特征的组合
，所以需要的权重数量是3x3×64×32
卷积核中的数值会进行一个初始化，但是里面的数值其实就是权重值，

标红的地方就表示，即使 同一个卷积核，每一个维度的卷积权重都是不一样的。


人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。 特征图数 也可以 说是 卷积核数。

后面更多拓展：

卷积网络背后的直觉 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37657943

 

 

理解分组卷积和深度可分离卷积如何降低参数量 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/65377955

变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411

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