卷积神经网络的几个知识点

最新推荐文章于 2025-06-18 16:38:30 发布
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本文介绍了卷积神经网络中的关键概念，包括卷积过程、池化操作、步长的影响以及Padding的作用。通过实例解析了卷积如何影响输出矩阵的维度，池化如何降低维度，步长如何决定卷积核移动的间距，以及Padding如何保持输入尺寸。同时，还探讨了卷积核的数量与特征提取的关系，以及通道在多通道数据处理中的角色。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.卷积过程：

                                 

这幅图是对一个5*5的矩阵A进行3*3的矩阵B的卷积，那么就从最上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5-3+1)*(5-3+1)的矩阵，生成之后的矩阵的元素值，是之前的两个矩阵对应元素的乘积之和。

可以看到，卷积过程其实还是基于一个固定的矩阵，在另外一个矩阵不断一格一格扫过去的到的数值的和。（注意：这里的一格一格非常重要，因为涉及后面的概念：步长→我们不妨想一想当固定矩阵不是一格一格前进的时候，会发生什么呢？）产生的一个新的矩阵，我们以作为比较会发现：粉红色矩阵和绿色矩阵在根本上有很大不一样，第一，卷积之后的维数降低了；第二，我们要想想为什么降维了？（思考：降低维度到底有没有规律？）

答案是有的：我们发现橙色的固定框为3*3，绿色是5*5，出来是三乘三；

所以规律可以得到：粉红色最后的卷积结果矩阵维度=绿色矩阵维数-橙色矩阵维数+1（如果我不想最后减少维度，我只希望卷积，怎么办呢？）

2.两层之间的池化：

                        

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