关于卷积的理解

本文深入浅出地介绍了卷积的概念及其在概率计算中的应用,通过具体例子解释了卷积如何帮助我们理解两个独立事件共同作用下产生的复合事件的概率分布。

下面链接解释的很清楚:

https://www.zhihu.com/question/22298352

 

https://www.jianshu.com/p/8dfe02b61686

 

补充一点我的理解:

卷积的意义:当有其他事件(g)影响当前事件  ( f ) 时,求新的事件 ( f * g )

扔骰子的概率:

1、如果只有一个骰子,很容易计算出扔出4的概率:f (4)

2、如果现在有两个骰子,再计算扔出4的概率:∫ f (t) g (4-t) dt

 

卷积的定义:

(f * g)(n) = ∫ f (t) g (n-t) dt

1、从卷积的定义已经很清楚了:卷积的 积 就是求积分。

2、为什么要卷,是因为卷积定义的需要,被积函数中 f ( t ) 和 g ( n - t ) 的参数不一样,但两个参数和固定为新函数的参数 n ;

卷积的 卷 是指计算积分的时候,f 函数的参数对积分 t 不变, g 函数的参数对积分 t 需要变为 -t ; 所以卷是指影响事件 g 函数需要翻卷。

3、这样定义有什么好处:可以对影响事件进行约束,方便建模计算。

<think>好的,用户现在想理解卷积神经网络中的卷积操作,尤其是结合之前关于双光融合和目标检测的讨论。我需要先回顾之前的对话,确保回答的一致性。用户之前问的是CNN和目标检测在双光融合中的应用,现在转向基础,理解卷积本身。这可能意味着用户希望从基础开始逐步深入。 首先,用户提供的引用材料中,引用[1]介绍了CNN的基础概念,引用[2]讨论了经典卷积操作,引用[3]解释了1x1卷积,引用[4]关于通道的理解。需要结合这些内容来构建回答,但用户可能更关注卷积操作本身的核心原理,而不是具体应用。 用户的问题是如何理解CNN中的卷积操作。需要先定义卷积,然后解释其在CNN中的作用,可能涉及数学表达,但用户可能更偏向直观理解。根据引用[2],正常的卷积与参数是基础,这里需要详细说明卷积核、步长、填充等概念。同时,引用[3]提到的1x1卷积可以作为扩展内容,解释其作用,如降维或升维。引用[4]中的通道概念也很重要,需要说明卷积如何处理多通道输入,比如RGB图像。 用户可能对卷积的数学公式感到困惑,所以需要简化。比如,用例子说明二维卷积的计算过程,结合图示或类比。另外,考虑到用户之前的问题涉及双光融合,可以提及多模态输入下的卷积操作,比如如何处理不同通道的数据(可见光和红外光),但可能需要保持基础,避免复杂化。 需要区分卷积操作与其他操作(如全连接层)的不同,强调局部连接和权值共享的优势。同时,结合经典网络如LeNet-5(引用[3]提到的)来说明卷积的发展和应用。 用户可能存在的疑问包括:为什么卷积能提取特征?不同卷积核的作用?1x1卷积的意义?这些都需要在回答中涵盖。例如,引用[3]中的1x1卷积用于调整通道数,可以详细说明如何通过它减少参数数量,增加非线性。 另外,需要确保回答结构清晰,分点讲解,可能分为数学定义、操作细节、作用、变体等部分。使用示例代码或公式时,注意格式要求,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。例如,卷积的数学公式需要用LaTeX正确呈现。 最后,生成相关问题时要引导用户深入,比如询问不同卷积核的影响,或通道数变化如何影响模型性能。确保问题与当前回答内容相关,并帮助用户进一步学习。</think>#### 卷积神经网络中的卷积操作解析 --- ##### 1. **卷积的数学定义** 在信号处理中,卷积定义为两个函数的乘积积分: $$ (f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau)g(t - \tau)d\tau $$ 在CNN中,**离散卷积**被简化为滑动窗口的点乘操作,用于从局部感受野中提取特征。 --- ##### 2. **卷积操作的核心要素** - **卷积核(Filter)** 一个权重矩阵(如$3 \times 3$),通过滑动遍历输入数据(如图像),计算局部区域的加权和。 例如,对输入矩阵$X$和卷积核$W$,输出值$Y_{i,j}$的计算为: $$ Y_{i,j} = \sum_{m=0}^{2}\sum_{n=0}^{2} X_{i+m,j+n} \cdot W_{m,n} $$ - **通道(Channel)** 输入数据的特征维度(如RGB图像的3通道)。卷积核需与输入通道数匹配,并输出新的通道(通过多个卷积核叠加)[^4]。 - **步长(Stride)** 控制滑动窗口的移动距离。步长为2时,输出尺寸减半。 - **填充(Padding)** 在输入边缘补零,避免特征图尺寸过快缩小(如`same`填充保持输出尺寸不变)。 --- ##### 3. **卷积在CNN中的作用** - **特征提取** 通过不同卷积核提取边缘、纹理等局部特征。例如: - 水平边缘检测核:$\begin{bmatrix}1 & 0 & -1 \\ 1 & 0 & -1 \\ 1 & 0 & -1\end{bmatrix}$ - 锐化核:$\begin{bmatrix}0 & -1 & 0 \\ -1 & 5 & -1 \\ 0 & -1 & 0\end{bmatrix}$ - **参数共享** 同一卷积核在整个输入上滑动,大幅减少参数量(相比全连接层)[^2]。 - **层次化特征组合** 深层卷积整合浅层局部特征,形成高级语义(如从“边缘”到“车轮”)。 --- ##### 4. **经典卷积操作变体** | 类型 | 特点 | 应用场景 | |---------------|----------------------------------------------------------------------|--------------------------| | **标准卷积** | 常规滑动窗口操作 | 大多数特征提取任务 | | **1×1卷积** | 调整通道维度,引入非线性(通过激活函数),减少计算量[^3] | 通道降维(如Inception模块)| | **空洞卷积** | 扩大感受野(通过间隔采样),不增加参数 | 密集预测任务(如语义分割)| | **深度可分离卷积** | 分离空间卷积和通道卷积,极大幅度减少参数量 | 移动端轻量化模型(如MobileNet)| --- ##### 5. **实例解析:RGB图像卷积** 输入为$32 \times 32 \times 3$的RGB图像: 1. 使用$5 \times 5 \times 3$的卷积核(通道数与输入一致)。 2. 每个卷积核输出一个特征图,多个卷积核叠加形成输出通道(如64个核→输出$28 \times 28 \times 64$)。 3. 通过激活函数(如ReLU)增强非线性表达能力。 --- ##### 6. **卷积与全连接层的对比** | 特性 | 卷积层 | 全连接层 | |---------------|------------------------------------|-------------------------| | **连接方式** | 局部连接,权值共享 | 全局连接,独立权重 | | **参数量** | 少(如$3×3×3×64=1728$) | 多(如输入1024→输出64需$1024×64=65536$)| | **空间保持** | 保留空间结构(如图像坐标信息) | 破坏空间结构 | --- ##### 7. **关键问题解答** - **为什么需要多层卷积?** 浅层卷积捕捉局部细节(如边缘),深层卷积组合细节形成高级语义(如“车轮”或“人脸”)。 - **1×1卷积的意义是什么?** 1. **通道维度调整**:减少或增加特征通道数(如ResNet中的瓶颈结构)。 2. **非线性增强**:通过ReLU激活引入跨通道交互。 3. **计算优化**:减少后续卷积操作的计算量[^3]。 --- ##### 8. **学习建议** - **实践工具**:使用TensorFlow Playground可视化卷积过程。 - **经典模型复现**:从LeNet-5(仅5层)开始,理解基础卷积设计[^1]。 - **代码示例**: ```python import torch.nn as nn # 定义卷积层:输入3通道,输出64通道,3x3核,步长1,填充1 conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) ``` ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值