CNN中各种卷积核

最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布
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一、卷积概念

通俗易懂的说，就是，输出 = 输入 * 系统。

对于图像处理来说，用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，然后模板上的点和图像上对应的点相乘，然后各点的积相加，就得到该点的卷积值。对图像上的每个点都这样处理。由于多数模板都对称，所以模板不旋转。

卷积是一种积分运算，用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和，可以用来消除噪声、特征增强。 把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替。
 

二、CNN中的一些卷积

1：普通卷积：没啥好说的，比较大众的一种卷积。

其有两个缺点：

  • 一是使用局部操作，不能直接得到比较大的范围甚至图像全局的特征，且卷积核是固定的形状如3x3大小，对物体的形状、姿态变化缺少适应性。
  • 二是当特征的通道数量大了以后，卷积核的参数也变得庞大，会增加许多运算开销。

Feature Map尺寸计算公式：

假设输入 (N, C_{in}, H_{in}, W_{in}) ,卷积操作后输出 

最低0.47元/天 解锁文章
【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 2177
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。
CNN的卷积核是单层的还是多层的？
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08-09 430
在CNN中，卷积操作是通过将卷积核在输入数据上进行滑动操作，计算每个位置的卷积结果，从而生成特征图（feature map）。随着网络的深入，不同的卷积核会提取不同的特征，逐层堆叠的卷积核可以捕捉不同层次的特征信息，从而实现对图像等数据的分层抽象表示。尽管卷积核是单层的，但在实际网络中，卷积层通常包含多个卷积核。每个卷积核可以学习不同的特征，这种多卷积核的设计可以增加网络的表示能力，并且使网络能够对不同类型的特征进行敏感。卷积神经网络（CNN）中的卷积核通常是单层的。
【4】如何理解CNN中的卷积？
03-29 3万+
1、什么是卷积：图像中不同数据窗口的数据和卷积核（一个滤波矩阵）作内积的操作叫做卷积。其计算过程又称为滤波（filter)，本质是提取图像不同频段的特征。2、什么是卷积核：也称为滤波器filter，带着一组固定权重的神经元，通常是n*m二维的矩阵，n和m也是神经元的感受野。n*m 矩阵中存的是对感受野中数据处理的系数。一个卷积核的滤波可以用来提取特定的特征（例如可以提取物体轮廓、颜色深浅等）。通过...
理解深度学习中的卷积
wzy的博客
05-13 1万+
译自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是“卷积”，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进，这些领域恐怕比卷积更深奥，所以只需简略看看即可。以下是正文： 卷积
卷积神经网络（CNN）详解
zdx2585503940的博客
04-19 5010
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
CNN卷积神经网络之卷积核及其实现示例
qq_42244167的博客
08-29 1842
卷积核是一种用于特征提取的小型矩阵，它在CNN中的卷积层中被用来扫描输入图像并提取特征。：通过调整卷积核的大小（通常是小的正方形矩阵，如3x3或5x5），可以控制特征提取的局部范围。较小的卷积核可以捕获细节特征，而较大的卷积核可以捕获更大的结构。在上述示例中，我们创建了一个简单的CNN模型，用于处理28x28像素的灰度图像（MNIST数据集的标准尺寸）。模型包括卷积层、池化层和全连接层。可以根据您的任务和数据集的特点来自定义模型的结构，包括卷积核的数量、大小，池化层的参数，全连接层的神经元数量等。
CNN卷积核
fangchao3652
07-01 4166
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
卷积神经网络——卷积核
fy2134的博客
10-16 4473
​ 在数学（特别是数学分析）中，卷积是一种重要的运算。卷积应用广泛于信号和图像处理以及其他工程科学领域中。深度学习中的卷积神经网络（CNN）就得名于卷积概念。深度学习中卷积的本质是信号和图像处理中的互相关（Cross-correlation）。在信号/图像处理中，卷积定义如下：连续情况下：离散情况下：深度学习中的卷积：执行卷积的目的是从输入中提取出有用的特征。在图像处理中，有多种过滤器可供选择。不同的滤波器可以提取中不同的特征。如水平、垂直、对角线边缘特征等。
卷积核权值初始化_CNN怎么自定义卷积核初始值？
weixin_39606048的博客
12-23 3468
诶呦，光热心了。问题没理解清楚。是卷积核初始化。不是网络初始化。卷积核初始化我也没做过。文档是这样写的。ParamAttr¶classpaddle.fluid.ParamAttr(name=None,initializer=None,learning_rate=1.0,regularizer=None,trainable=True,gradient_clip=None,do_mode...
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C。。。 fpga开发.pdf
04-22
1. 卷积神经网络的卷积核参数更新：卷积神经网络的卷积核参数更新是指在训练过程中更新卷积核的权重和偏置，以提高网络的表达能力。更新卷积核参数可以使用反向传播算法和梯度下降算法。 2. FPGA加速系统的设计和...
一位中国博士把整个CNN都给可视化了，可交互有细节，每次卷积ReLU池化都清清楚楚...
量子位
05-02 1709
郭一璞 发自 云凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAICNN是什么？美国有线电视新闻网吗？每一个对AI抱有憧憬的小白，在开始的时候都会遇到CNN（卷积神经网络）这个词。但每次，当小...
CNN中卷积方式大汇总
Maan_liaa的博客
01-29 2783
1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路，那就也没什么好说的了。 见下图，原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络。 附上一个卷积详细流程： 【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？ - 优快云博客 代表模型： LeNet：最早使用stack单卷积+单池化结
卷积神经网络（CNN）中的卷积核 概念 原理
limanjihe的专栏
05-27 3308
reference:https://blog.youkuaiyun.com/lmb09122508/article/details/84949837 作者：Tim Dettmers（Understanding Convolution in Deep Learning） 原文地址：http://www.yangqiu.cn/aicapital/2382000.html 有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是“卷积”，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了..
[CNN] 各式各样的卷积核
THE XING
08-19 1993
1.Dilated Convolution/ Atrous Convolution 扩张卷积也有人说是空洞卷积，原文叫做Atrous Convolution。思想非常简单，随着网络的层数越来越多，parameters越来越多，并且maxpooling本身的限制（比如四次maxpooling，那么理论上16x16的图就到了1x1，空间信息全部丢失），google就提出了使用atrous convol...
CNN中四种常用的卷积操作详解
春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪！
04-28 5740
欢迎关注微信公众号“智能算法” 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？ 1. 一般卷积 卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，最终得到一个结果矩阵，说白了就是...
CNN 中， 1X1卷积核到底有什么作用呢？
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u014114990的专栏
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http://www.caffecn.cn/?/question/136 摘抄于这里 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个，为什么呢 发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放，因为1X1卷积核只有一个参数，这个核在输入上滑动，就相当于给输入数据乘以一个系数。不知道我理解的是否正确。 我来说说
CNN中1*1 卷积核
北漂人家
10-15 948
卷积神经网络中卷积核的作用是提取图像更高维的特征，一个卷积核代表一种特征提取方式，对应产生一个特征图，卷积核的尺寸对应感受野的大小。经典的卷积示意图如下： 卷积核的大小一般是（2n+1）*(2n+1)的奇数乘奇数大小（n>=1），最常用的有3*3,5*5,7*7的。主要原因有两点： ...
卷积核类型简介
Lily的博客
05-16 2814
卷积核类型简介 一个简短的介绍卷积使用“kernel”从输入图像中提取某些“特征”。kernel是一个矩阵，可在图像上滑动并与输入相乘，从而以某种我们期望的方式增强输出。看下面的GIF。上面的kernel可用于锐化图像。但是这个kernel有什么特别之处呢？考虑下图所示的两个输入图像。第一个图像，中心值为3 * 5 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 =7，值3增加到7。第二个图像，输出是1 * 5 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1
NNDL 作业5：卷积与几种常见的卷积核
qq_58153224的博客
10-16 2113
在图像卷积中，我们对边界的像素点的卷积次数比在中间调像素点要少，为了利用上这些卷积次数比较少的像素点，我们在图像的四周加上一层或多层数值确定的像素点（通常是0），从而把原始图像的边缘给“包裹起来”，这样原本的边缘信息就会被多卷积几次，在一定程度上减少了图片的特征丢失。在图像卷积中，那两个函数分别是原图和卷积核，我们先将卷积核和原始图像对齐，然后计算重叠部分的点积结果，计算完一个后，将卷积核按一定步长向后移动，这样一直重复直到卷积核移动到图像的末尾。和突出显示的原理类似，但是强度和范围比边缘检测的要小一些。
cnn怎么更新卷积核
最新发布
06-10
### 卷积神经网络中卷积核的更新方法 卷积神经网络（CNN）中的卷积核更新是通过反向传播算法实现的，这一过程与传统人工神经网络中的权重更新类似。在反向传播过程中，误差从输出层逐层向前传播，每一层的参数（包括卷积核权重和偏置）根据梯度下降法进行更新[^1]。 #### 反向传播的基本原理 在卷积神经网络中，反向传播的核心目标是计算损失函数相对于卷积核权重的梯度，并通过梯度下降法调整权重以最小化损失函数。具体而言，卷积核的更新公式可以表示为： ```python W = W - η * ∂L/∂W ``` 其中： - \( W \) 表示卷积核权重； - \( η \) 是学习率，控制每次更新的步长； - \( ∂L/∂W \) 是损失函数 \( L \) 对卷积核权重 \( W \) 的梯度[^2]。 #### 梯度计算 为了更新卷积核权重，需要计算损失函数对卷积核的梯度 \( ∂L/∂W \)。这一过程分为以下几个方面： 1. **前向传播**：在前向传播阶段，输入数据经过卷积操作生成特征图。假设输入数据为 \( X \)，卷积核为 \( W \)，则卷积操作的结果为 \( Z = W * X + b \)，其中 \( * \) 表示卷积运算，\( b \) 为偏置[^3]。 2. **误差传播**：在反向传播阶段，误差从输出层逐层向前传播。对于卷积层，误差项 \( δ \) 表示当前层的误差对输出的影响。误差项通过链式法则计算，最终得到损失函数对卷积核权重的梯度 \( ∂L/∂W \)。 3. **梯度更新**：根据计算得到的梯度 \( ∂L/∂W \)，使用梯度下降法更新卷积核权重。更新公式如下： ```python W = W - η * ∂L/∂W ``` #### 卷积核更新的具体步骤 在实际实现中，卷积核的更新可以通过以下代码片段展示： ```python import numpy as np # 假设 dL_dZ 是损失函数对卷积层输出的梯度 def update_conv_kernel(X, dL_dZ, W, learning_rate): # 计算损失函数对卷积核的梯度 dL_dW = np.zeros_like(W) for i in range(X.shape[0]): for j in range(X.shape[1]): dL_dW += X[i, j] * dL_dZ[i, j] # 更新卷积核权重 W = W - learning_rate * dL_dW return W ``` 上述代码展示了如何基于输入数据 \( X \) 和误差梯度 \( dL_dZ \) 计算卷积核梯度 \( dL_dW \)，并更新卷积核权重[^2]。 ### 注意事项 在卷积神经网络中，卷积核的更新还需要考虑以下几个因素： 1. **池化层的影响**：如果网络中包含池化层，则需要将误差从池化层回传到卷积层。 2. **激活函数的梯度**：如果卷积层后接有激活函数（如 ReLU），则需要考虑激活函数的梯度对误差传播的影响。 3. **正则化项**：为了防止过拟合，可以在损失函数中加入正则化项（如 L2 正则化），从而影响权重更新公式。
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