卷积神经网络（4）卷积核参数分析

最新推荐文章于 2025-04-17 21:54:50 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文探讨了卷积神经网络中卷积核参数的影响，通过实例分析了不同设置下的feature map尺寸、运算量和参数量。重点介绍了如何计算卷积后的输出尺寸，并解释了padding的作用，强调其能提升边缘信息的利用率。

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先讲个例题吧:

一张26*26*3的图,卷积核size为3*3,数目为10,stride为2.一次卷积后,下一层feature map为?运算量为?参数量为?

 

记住公式  (N-F+2P)/S+1

故 p=0时,Wout=Hout=12.5  不能为小数,取12   故为12*12*10 (因为卷积核数目为10)

     p=1时,Wout=Hout=13.5   为13*13*10 (因为卷积核数目为10)

K为卷积核的大小(如果是长方形,就把K*K改成a*b)

M是输出的feature map的边长 (12或者13)

运算量:   K*K*M*M*Cin*Cout=3*3*13*13*3*10

参数量: K*K*Cin*Cout =(3*3)*3*10

(3*3)*3*10+10 

(WX+b)

 

filter的大小，滑动窗口的步长都是可以自己设置的

如果设置步长为2，filter为3*3，那么这个7*7的图片输出就是3*3的，如下图

最低0.47元/天 解锁文章
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
卷积神经网络中卷积核参数计算和卷积操作理解
qq_25473787的博客
08-29 4709
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...
卷积神经网络卷积核参数,卷积神经网络参数更新
神经网络爱好者
10-07 1252
我们知道，对于每个数据实例，当梯度很小时，这意味着不用担心数据是经过良好训练的，而当梯度很大时，应该重新训练。批处理样本数量，标准的BP是单样本学习的方法，例如图片识别，第一个图是猫，然后输入图像，网络学习一次（变量更新一次），学习到图片的特征，然后再输入第二个图片狗，在前面的基础上再学习。在这篇优秀的论文中(arxiv/1505.01866)，你可以学习所有关于DART梯度提升的东西，这是一种使用dropout(神经网络中的标准)的方法，来改进模型正则化和处理一些其他不太明显的问题。
卷积核参数是如何训练？
xuukai的博客
04-17 466
卷积核的值是通过训练过程学习得到的，而不是直接计算出来的。训练过程包括：随机初始化卷积核。前向传播计算特征图。计算损失函数。反向传播计算梯度。使用优化算法更新卷积核的值。重复上述步骤，直到模型收敛。通过这种方式，卷积核能够自动学习到输入数据中的关键特征，从而提高模型的性能。
卷积神经网络卷积核参数,卷积神经网络卷积计算
m0_54846070的博客
10-10 840
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。卷积网络中的卷积核参数是通过网络训练出来的；然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。
卷积神经网络卷积核参数优化推导
M_XIAOQ的博客
03-05 414
用简单的数学公式，轻松的计算如何将大卷积核变小。
卷积神经网络学习路线（二）| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点？
I good vegetable a!
12-09 2657
前言 上一篇推文介绍了卷积神经网络的组成层以及卷积层是如何在图像中起作用的，推文地址为：https://mp.weixin.qq.com/s/MxYjW02rWfRKPMwez02wFA 。今天我们就继续讲讲卷积核的基本参数以及卷积核有哪些基本类型。 卷积核的基本参数 卷积神经网络的核心操作就是卷积层，我们这里以caffe框架为例子来介绍一下卷积核都有哪些基本的参数。下面先上一段代码，是caffe...
卷积神经网络 卷积神经网络 卷积神经网络卷积神经网络.txt卷积神经网络.txt
05-03
### 卷积神经网络(CNN)详尽解析 #### 前言 本文旨在系统地介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的基础概念及其内部运作机制。CNN是一种特殊的深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如...
卷积神经网络基础理论知识-pdf
10-04
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域发挥着重要作用。CNN的核心在于其能够自动学习数据的空间层次结构，进而进行特征提取和模式识别。它由多个层次构成，包括卷积层...
卷积神经网络pdf讲义超详细
10-18
### 卷积神经网络(CNN)超详细讲义解析 #### 一、卷积神经网络(CNN)简介 ##### 1.1 卷积神经网络概述 **1.1.1 卷积** - **定义**：卷积是CNN中的核心操作之一，它通过将一个小的权重矩阵（称为卷积核或滤波器）与...
卷积核里面的参数是怎么得到的？
xioayanran123的博客
11-24 501
• 反向传播算法：接着，通过前向传播将输入数据与卷积核进行卷积操作，得到输出特征图。然后，将输出特征图与标签数据进行比较，计算损失函数。最后，通过反向传播算法，根据损失函数的梯度更新卷积核参数，使得损失函数最小化。这个过程会迭代多次，直到卷积核参数收敛到一个稳定的状态。• 随机初始化：在卷积神经网络的训练过程中，首先会随机初始化卷积核的参数。总之，卷积核的参数是通过训练过程中的反向传播算法不断学习和调整得到的。
卷积神经网络中卷积核的参数为什么是四个
Zhang_aimer的博客
03-08 3924
卷积神经网络中卷积核参数的一些理解
卷积神经网络---详解卷积运算、池化操作(Pooling)
weixin_49145300的博客
04-17 5282
图像在计算机中的本质是卷积运算中多通道（例如64通道）与颜色无关，指的是每个特征图所提取的特征所提取的特征。
卷积神经网络（CNN）
RedArvin的博客
11-20 2602
卷积神经网络(CNN) 文章目录1.卷积2.卷积层（Convolutional）（1）准备（2）卷积运算（3）共享参数（4）多卷积核3.池化层（Pooling）（1）池化（2）池化算法 1.卷积 卷积的定义：卷积是一种人为规定的运算规则 连续形式：(f∗g)(n)=∫−∞∞f(x)g(n−x)dx(f*g)(n)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)g(n-x)dx(f∗g)(n)=∫−∞∞​f(x)g(n−x)dx 离散形式：(f∗g)(n)=∑x=−∞∞f(x)g(n−x)(f*g
CNN卷积神经网络中卷积核带来的参数数量的计算
qq_34403236的博客
09-27 6551
设： ·输入数据为 10103（长 * 宽 * 深度） ·卷积核尺寸为 333 ·输出的特征图深度为5（即卷积核的个数） 那么这一个卷积层涉及的参数数目有： 333*5+5=140个参数（即每个卷积核的参数乘以数目加上bias） ...
速查：卷积核参数计算公式
Jie Qiao的专栏
01-10 7419
卷积核参数计算公式笔记 notation： 设输入为2维图像，输入大小为i∗ii * ii∗i，并且 kernel size=k stride = s padding=p 公式1：对于任意的i和k，如果s=1,p=0s=1,p=0s=1,p=0,则 o=(i−k)+1 o=(i-k)+1 o=(i−k)+1 公式2：对于任意的i和k,p，如果s=1s=1s=1,则 o=(i−k)+2p+1 o=(...
深度学习：1×1的卷积核的特殊含义及卷积核的相关参数值
weixin_41297324的博客
04-03 3685
卷积核（Conv） 卷积可以看作对某个局部的加权求和，它是对应局部感知。 原理：在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。 卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输出的通道数，这里需要说明的是对于输入的每个通道，输出每个通道上的卷积核是不一样的。eg：...
矩形卷积&非对称卷积核，卷积后特征图尺寸计算
weixin_42410915的博客
08-07 3727
矩形卷积和非对称卷积核，卷积后的特征图尺寸计算其实原理是一样的。 矩形卷积 如果输入图像是正方形，尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P，经过该卷积层后输出的特征图尺寸为NxN： 如果输入图像是矩形，尺寸为WxH，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，图像深度(通道数)为C，Padding使用P，则： 非对称卷积核卷积： 此处只例举输入图像是正方形的情况。设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为ExF，步幅为S，Padding为P，卷积...
卷积神经网络中参数量的计算原理及方法
weixin_43941438的博客
11-10 2999
输出层通道数等于卷积核个数:输入层通道数经过32个卷积核后变成32个通道。注意:池化层没有参数(只是在已知数据区域里求个最大值)输出层通道数+bias(输出层通道数)根据x*w+b和矩阵乘法推断w的形状。输入层通道数就是上层的卷积核数量。b的参数量就是神经元的个数512。参数量=w的参数量+b的参数量。参数量计算公式=卷积核宽高。w的参数量=前面的1152。这层的神经元个数512。
根据卷积核和池化参数算参数量
最新发布
04-23
<think>好的，用户现在的问题是关于如何计算卷积层的参数量，特别是给定卷积核大小11x11，输出通道数96的情况下。我需要先回顾一下之前的对话历史，确保回答的一致性。 用户之前询问了输入为227x227x3的图像，使用11x11卷积核，输出96通道时的输出尺寸和参数量计算。我之前的回答详细解释了输出尺寸的计算公式和参数量的计算步骤，并且引用了相关的引用标记，比如[^1]和[^3]。现在用户的新问题是更一般化地询问如何根据卷积核大小和输出通道数来计算卷积层的参数量，需要明确公式及其应用。 首先，我需要确认用户是否已经了解参数量的基本概念，或者是否需要进一步解释。根据之前的对话，用户可能已经有一定的理解，但需要明确公式。参数量的计算公式在之前的回答中已经提到过，即（K_h × K_w × C_in） × C_out + C_out，其中C_in是输入通道数，C_out是输出通道数，加上偏置项的数量。 用户的问题中提到了卷积核大小11x11和输出通道数96，但输入通道数可能没有明确给出。因此，在回答时需要指出输入通道数的重要性，并说明如果输入通道数已知的话如何代入公式。例如，在之前的案例中输入通道数是3，所以参数量的计算是(11×11×3)×96 +96。如果用户没有提供输入通道数，可能需要提醒他们需要这个参数。 另外，用户可能想知道为什么公式中有这样的结构，可能需要解释每个部分的含义，比如卷积核的权重参数和偏置项。同时，需要确认是否有池化层的参数影响，但用户的问题中只提到卷积层，所以可能不需要考虑池化层，但需要明确说明池化层通常没有可训练参数，或者如果有的话如何处理。 此外，用户可能存在的误区包括忘记偏置项，或者混淆输入和输出通道数的作用。需要指出这些常见错误，并提供示例来澄清。例如，如果输入通道数是64，那么计算方式会不同，需要代入不同的值。 还要考虑用户是否可能在使用框架（如TensorFlow或PyTorch）时如何验证这些计算，可以建议使用模型摘要功能，如Keras的model.summary()，这在前面的例子中也提到过，以帮助用户验证他们的计算。 最后，用户可能需要了解参数量的重要性，比如在模型部署时的显存占用和计算效率，这部分在引用[2]中提到了参数量对应空间复杂度，计算量对应时间复杂度，可以适当引用以增强回答的权威性。 总结回答的结构：先明确公式，解释每个变量，给出具体例子（可能使用用户之前的案例），指出常见误区，扩展应用（如框架验证），最后相关问题。</think>#### 一、卷积层参数量计算公式 根据引用[3]，卷积层的参数量计算公式为： $$ \text{参数量} = (\text{卷积核高度} \times \text{卷积核宽度} \times \text{输入通道数}) \times \text{输出通道数} + \text{输出通道数} $$ 简写为： $$ \text{Params} = (K_h \times K_w \times C_{in}) \times C_{out} + C_{out} $$ - **权重参数**：前一部分 $(K_h \times K_w \times C_{in}) \times C_{out}$ - **偏置参数**：后一部分 $C_{out}$（每个输出通道对应一个偏置项）[^3] --- #### 二、具体案例分析 **问题**：已知卷积核大小 $11 \times 11$，输出通道数 $96$，输入通道数 $3$（例如RGB图像），求参数量。 **计算过程**： 1. 单卷积核参数：$11 \times 11 \times 3 = 363$ 2. 总权重参数：$363 \times 96 = 34,848$ 3. 偏置参数：$96$ 4. **总参数量**：$34,848 + 96 = 34,944$ **结果**： | 参数类型 | 计算公式 | 值 | |------------|-------------------|-------| | 权重参数 | $11 \times 11 \times 3 \times 96$ | 34,848 | | 偏置参数 | $96$ | 96 | | **总计** | — | **34,944** | --- #### 三、关键验证点 1. **输入通道数的重要性**：若输入为单通道灰度图（$C_{in}=1$），参数量将变为 $(11 \times 11 \times 1) \times 96 + 96 = 11,712$，可见输入通道数直接影响计算。 2. **无偏置的特殊情况**：某些网络可能省略偏置项（如Batch Normalization后），此时参数量仅为权重部分。 3. **与其他层的对比**：池化层（如最大池化）无参数，仅涉及计算量[^2]。 --- #### 四、常见误区说明 1. **混淆输入/输出通道数**： - **错误**：将输出通道数误用于输入维度 - **纠正**：输入通道数 $C_{in}$ 必须与前一层的输出通道一致（例如前一层输出为64通道，则 $C_{in}=64$）[^3]。 2. **忽略步长与填充的影响**： - **注意**：步长（Stride）和填充（Padding）仅影响输出尺寸，与参数量无关。 --- #### 五、扩展应用 通过PyTorch代码验证（输入通道为3，输出通道为96）： ```python import torch.nn as nn conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4, padding=0) print(f"参数量: {sum(p.numel() for p in conv.parameters())}") # 输出：34944 ``` --- #### 六、参数量优化意义 根据引用[2]： - **模型轻量化**：参数量直接影响显存占用（空间复杂度），例如34,944参数需占用约 $34,944 \times 4\text{B} = 139.8\text{KB}$（float32精度）[^2]。 - **设计取舍**：大卷积核（如$11 \times 11$）虽能捕获更大感受野，但会显著增加参数量，需平衡性能与效率。 --- ### 相关问题 1. 如果输入通道数从3增加到64，参数量会如何变化？ 2. 如何通过分组卷积（Group Convolution）减少参数量？ 3. 转置卷积（Transposed Convolution）的参数量计算是否与普通卷积相同？
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