CNN卷积核计算

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本文由十岁的小男孩撰写，详细介绍了单层及三维卷积核的计算方法，并探讨了Padding为Valid与Same两种情况下的处理方式。适合初学者了解卷积核的基本概念及其在不同条件下的应用。

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 作者：十岁的小男孩

目录

　　单层卷积核计算

　　三维卷积核计算

　　Padding=Valid&&Same

　　总结

 

 

 

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卷积神经网络中卷积核参数计算和卷积操作理解
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08-29 4762
背景知识 卷积神经网络中的卷积操作主要是由：卷积核大小（kearl_size），步长(stride)，填充(padding)等决定，根据输入的特征图的in_channel的个数，尺寸以及卷积核大小，步长与填充的关系可以计算出卷积后输出的特征图的out_channel，大小等。 相关计算 现在假设原图像的输入为in_channelimage_sizeimage_size,卷积操作的卷积核的大...
关于cnn卷积核计算
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卷积核的计算公式
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CNN卷积核计算原理
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一、单通道卷积 以单通道卷积为例，输入为（1,5,5），分别表示1个通道，宽为5，高为5。假设卷积核大小为3x3，padding=0，stride=1。 相应的卷积核不断的在图像上进行遍历，最后得到3x3的卷积结果，结果如下： 二、多通道卷积 以彩色图像为例，包含三个通道，分别表示RGB三原色的像素值，输入为（3,5,5），分别表示3个通道，每个通道的宽为5，高为5。假设卷积核只有1个，卷积核通道为3，每个通道的卷积核大小仍为3x3，padding=0，stride=1。 卷积过程如下，每一个通道的像素
深度学习入门基础CNN系列——卷积计算
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
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卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的，与数学分析中的卷积定义有所不同，这里跟其他框架和卷积神经网络的教程保持一致，都使用互相关运算作为卷积的定义，具体的计算过程如所示。
卷积核计算
aboy2018的博客
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CNN卷积核
fangchao3652
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接着呢，我们需要处理我们的xs，把xs的形状变成[-1,28,28,1]，-1代表先不考虑输入的图片例子多少这个维度，后面的1是channel的数量，因为我们输入的图片是黑白的，因此channel是1，例如如果是RGB图像，那么channel就是3。 x_image=tf.reshape(xs,[-1,28,28,1]) 接着我们定义第一层卷积,先定义本层的Weight,本层我们的卷积核patc
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卷积计算公式，假设输入图片和卷积核均为正方形尺寸分别为x,y：z=x-y/stride+1 经过pooling层,尺寸为d, 则输出尺寸为z/d
【深度学习基础】卷积是如何计算的
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卷积操作其实就是每次取一个特定大小的矩阵，然后将其对输入矩阵依次扫描并进行内积的运算过程。
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最右边图片一个层的一个点（一个数），是由3*3卷积一下得到的m个数相加。
原来卷积是这么计算的
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当然，这也是使用多卷积核进行卷积的意义，章中，笔者详细介绍了卷积操作的核心理念与思想，并通过对比全连接操作与卷积操作在识别同一元素的不同方式，进一步介绍了卷积操作的原理。对于多通道的卷积过程，总体上还是还是同之前的一样，都是每次选取特定位置上的神经元进行卷积，然后依次移动直到卷积结束。如图10所示，右边为卷积后的特征图（feature map），左边为一个三通道的卷积核对输入图片左上放进行卷积时的示意图。同时可以看到，图6中右边的第一个卷积核就是图3里的卷积核，其结果也就是图5中计算得到的结果。
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CNN 卷积核
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### 卷积核在CNN中的概念 卷积神经网络(CNN)中的卷积核（也称为滤波器或特征检测器），是一个小型矩阵，用于执行卷积操作。该操作旨在提取输入数据的不同特性，比如边缘、纹理或其他视觉模式[^1]。 卷积核通过滑动窗口的方式遍历整个输入图像，在每一个位置上计算其与对应区域像素值之间的加权和。这些权重即为卷积核参数，它们会在训练过程中不断调整优化以更好地捕捉特定类型的图案或者结构信息[^2]。 当提到互相关函数时，实际上是指卷积运算的一种形式，其中卷积核并不翻转而是直接应用于输入信号之上；然而，在实践中两者往往被混用并统称为“卷积”。因此可以说CNN是在提取图像的每个局部（感受野）范围和卷积核之间进行这种类似于互相关的运算过程来获取有用的表征。 ### 使用方法 为了利用卷积核实现有效的特征抽取： - **初始化**：通常会随机设定初始值作为各层中不同大小/形状的多个卷积核； - **前向传播阶段**：让这些预设好的模板依次作用于待分析对象表面各个子块上面，并记录下每次相乘累加之后的结果形成新的激活映射图（Feature Map）。此步骤能够帮助模型自动学习到哪些部分最值得关注以及如何组合低级属性构成更复杂的描述符； ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() # 定义一个简单的二维卷积层，使用3x3大小的卷积核 self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=8, kernel_size=(3, 3), stride=1) def forward(self, x): # 前向传播逻辑 output = self.conv_layer(x) return output ``` 上述代码展示了定义带有单个`nn.Conv2d()`模块实例化的简单CNN架构方式之一。这里创建了一个接受灰度图片(`in_channels=1`)作为输入并将生成八个不同的特征映射(`out_channels=8`)输出给后续处理环节使用的三层感知机样式的分类器框架。
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