卷积神经网络（2）卷积层详解

最新推荐文章于 2025-07-04 11:12:04 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41036461/article/details/88583546
本文详细介绍了卷积神经网络的组成，特别是卷积层的工作原理。通过滤波器（filter）对输入图像进行操作，提取特征，形成特征图。每个滤波器对应一张特征图，滤波器的深度与输入图像深度一致。以32*32*3的图像为例，使用6个5*5*3的滤波器可得到6张特征图，进一步使用10个5*5*6的滤波器处理这些特征图，可生成新的特征表示。

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图一 是经典的  神经网络，右图是   卷积神经网络，

卷积神经网络  有深度  。

 

卷积神经网络的组成

卷积

我们通过右边蓝色的filter对 左边红色的输入 提取特征，

可以看别的blog的动图，很形象。

可以得到一张特征图。

filter的深度必然是跟输入图片的深度是一致的，一个filter可以得到一张feature map，

两个filter可以得到两张张feature map，如图下

如图下就是6个filter得到的特征图<

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神经网络基础部件-卷积层详解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-16 2213
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。
卷积神经网络：卷积层
Wei_sx的博客
01-08 1907
卷积层是卷积神经网络中提取图像特征的关键部分。通过局部连接和可学习的卷积核，卷积层能够有效捕捉图像中的重要特征，增强了模型的表达能力和泛化能力。卷积神经网络因其在各种计算机视觉任务中的高效性和准确性，已成为研究和应用的主流方法。IK5x53x3。
卷积神经网络概述-卷积层
qq_47910757的博客
05-03 2万+
卷积层（convolutional layer） 1.卷积核（convolutional kernel） 卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，其内部包含多个卷积核，组成卷积核的每个元素都对应一个权重系数和一个偏差量（bias vector），类似于一个前馈神经网络的神经元（neuron）。 卷积层内每个神经元都与前一层中位置接近的区域的多个神经元相连，区域的大小取决于卷积核的大小，在文献中被称为“感受野（receptive field）”，其含义可类比视觉皮层细胞的感受野 。卷积核在工作时，会有规律地扫过
卷积神经网络详解 - 卷积层逻辑篇
tjlakewalker的专栏
10-24 4万+
本系列文章为深度学习笔记，方便自己回看。 卷积计算概述 对于图像识别来说，卷积神经网络的效果要好于全连接神经网络。我在首次接触卷积时，隐约记得在大一高数课程中曾经提及，但具体已经无法名状。何谓卷积，知乎的这个回答，"如何通俗易懂地解释卷积" ，解释得很详细，摘出部分如下，以方便阅读。 "从数学上看，卷积是一种运算。我们称(f*g)(n)为f,g的卷积，其连续的定义为 其离散的定义为 ...
【深度学习】【入门】卷积层
最新发布
2401_86886401的博客
07-04 1145
卷积层是CNN的核心组件，主要通过卷积核进行特征提取。卷积核作为小型滤波器，通过滑动计算提取局部特征（如边缘、纹理），其参数通过训练学习得到。卷积运算涉及输入图像与卷积核的逐点相乘求和，生成特征图。为控制输出尺寸和保留边缘信息，引入了填充（Padding）和步幅（Stride）概念。通道（Channel）处理多维度数据，如RGB图像的三个颜色通道。PyTorch中的nn.Conv2d模块实现卷积层，参数包括输入/输出通道数、卷积核大小、步幅、填充等，支持不同类型的卷积操作。通过合理设置这些参数，可以优化模型
卷积神经网络 --- 卷积层
AI_dataloads的博客
09-24 5887
具体的步骤如下：1.在图像的某个位置上覆盖滤波器；2.将滤波器中的值与图像中的对应像素的值相乘；3.把上面的乘积加起来，得到的和是输出图像中目标像素的值；4.对图像的所有位置重复此操作。这个3x3滤波器，通常称为垂直索伯滤波器用它来处理照片会得到什么呢？由此，我们可以看出，索伯滤波器是是边缘检测器。现在可以解释卷积操作的用处了：用输出图像中更亮的像素表示原始图像中存在的边缘。二、
卷积神经网络CNN【2】卷积层
阿飞CVPR
08-22 504
【2】卷积运算 卷积核最开始的位置 进行卷积运算后，滑动窗便开始向右边滑动。根据步长的不同选择滑动幅度。比如，若 步长 stride=1，就往右平移一个像素。 卷积运算就是将卷积核和图片的矩阵对应元素相乘，然后将得到的和求均值放在矩阵中心，到特征图feature map。 这个卷积核遍历完整张图片得到右边的特征图feature map 特征图是每一个feature从...
卷积层详解
ss20211121的博客
03-11 6581
卷积神经网络卷积层在pycharm中实现并可视化展示
卷积神经网络【CNN】--卷积层的原理详细解读
m0_71212744的博客
07-19 5271
卷积层通过卷积核（Convolution Kernel）与输入特征图（通常是图像或其他类型的数据）进行卷积运算，提取出输入数据中的局部特征。这些特征可以是低级的，如边缘、纹理和颜色等，也可以是更高级别的抽象特征，这些特征在后续的网络层中会被进一步处理和组合，以形成更复杂的特征表示。
卷积神经网络的卷积层详解
04-24
卷积神经网络的卷积层是该网络中的核心部分之一，它采用卷积运算来提取输入数据的特征。卷积操作可以将一个输入图像与一个卷积核进行卷积计算，从而得到一个新的输出图像。卷积核可以被视为一组权重，这些权重由神经...
深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义
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fu6543210的博客
09-22 9万+
  为什么要使用卷积呢？ 　　在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量：需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，特征有时多了（需要PCA降维），特征有时少了（容易过拟合），有时选择的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。这就是为什么在过去卷积神经网络一直被SVM等完虐的原因。 ...
cnn卷积神经网络PPT详解
08-11
CNN 卷积神经网络详解 作为一名 IT 行业大师，我将详细解释 CNN 卷积神经网络的知识点，涵盖标题、描述、标签和部分内容中的相关信息。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）...
卷积神经网络-卷积层
qq_24503095的博客
12-20 581
卷积神经网络是含有卷积层的神经网络。 通常，在卷积层中使用更加直观的互相关运算。 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组最左上方开始，按从左往右，从上往下的顺序，一次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并就和，得到输出数组中相应位置的元素。 例如： 0x0 + 1x1 + 3x2 + 4x3 = 19 def corr2d(x,k): h, ...
卷积神经网络 - 卷积层
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
03-18 1908
卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络（CNN）的核心组件，专门用于处理具有网格结构的数据（如图像、音频、时间序列等）。它的核心思想是通过局部连接和权重共享，高效提取数据的局部特征。
卷积神经网络——卷积层
lijf2001的博客
07-03 2041
卷积神经网络中，最重要的就是卷积层，它负责从图片中提取特征信息。
卷积神经网络--卷积层
weixin_45698190的博客
09-22 2094
整个网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层（softmax） 1.输入层由多通道的特征图（输入特征面）组成。rgb为三通道，灰度图为单通道。2.卷积层由输出特征面组成，每个特征面有无数个神经元（像素点）组成。其中输出特征面的每个神经元是通过卷积核对输入特征面中的每个神经元进行卷积操作得到的。一个卷积核产生一张特征图，n个卷积核产生n个特征图。卷积核的设置规则如下： 用二维来举例。输入一个1281283（长、宽、通道数）的图片则卷积核的大小可设为nn3,个数为m。卷积核的3对应的输入图片的通道数3。代表此卷积
卷积神经网络之卷积层理解(持续更新)
qq_39940390的博客
09-06 1万+
卷积神经网络中卷积层的理解与代码实现。
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