卷积神经网络基础
本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。
互相关运算与卷积运算
卷积层得名于卷积运算,但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转,再与输入数组做互相关运算,这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的,所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。
特征图与感受野
二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度(宽和高)上某一级的表征,也叫特征图(feature map)。影响元素的前向计算的所有可能输入区域(可能大于输入的实际尺寸)叫做的感受野(receptive field)。
填充和步幅
我们介绍卷积层的两个超参数,即填充和步幅,它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。
步幅
在互相关运算中,卷积核在输入数组上滑动,每次滑动的行数与列数即是步幅(stride)。
池化
二维池化层
池化层主要用于缓解卷积层对位置的过度敏感性。同卷积层一样,池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(又称池化窗口)中的元素计算输出,池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值,该运算也分别叫做最大池化或平均池化。