在CNN(1)和CNN(2)两篇文章中，主要说明的是CNN的基本架构和权值共享(Weight Sharing)，本文则重点介绍卷积的部分。

首先，在卷积之前，我们的数据是4D的tensor（width,height,channels,batch），在CNN(1):Architecture一文中，曾经提到过。这里的通道，和之前所说的depth是一个概念，例如一张Grey Scale Image，其通道数为1；RGB图的通道数为3。

而事实上，kernel也是有channel的，并且其数量与输入tensor的通道数一致。如下图的RGB图像，有3个通道，在卷积过程中我们使用5个kernel。

那么，到底有多少feature map？有很长一段时间，我的答案是15个feature map。但实际上，答案是5个（和kernel的数量一致）。如图示，Kernel也有3个通道，分别与RGB三个通道进行卷积后，生成了3个单通道卷积结果，而后三个结果相加得到feature map。而在此卷积层中，kernel是我们唯独需要“学习”的参数，也就是3*3*3*5=45个参数。实际上，通过训练kernel会学习到应该过滤图片中的哪些特征。

Convolutional Neural Networks(3):Convolution and Channels的更多相关文章

  1. [CS231n-CNN] Convolutional Neural Networks: architectures, convolution / pooling layers

    课程主页:http://cs231n.stanford.edu/     参考: 细说卷积神经网络:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/ ...

  2. [转] Understanding Convolutional Neural Networks for NLP

    http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 讲CNN以及其在NLP的应用,非常 ...

  3. 课程四(Convolutional Neural Networks)，第一周（Foundations of Convolutional Neural Networks） —— 3.Programming assignments：Convolutional Model: application

    Convolutional Neural Networks: Application Welcome to Course 4's second assignment! In this notebook ...

  4. 课程四(Convolutional Neural Networks)，第一周（Foundations of Convolutional Neural Networks） —— 2.Programming assignments：Convolutional Model: step by step

    Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignme ...

  5. Convolutional Neural Networks: Step by Step

    Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by ...

  6. Convolutional Neural Networks: Application

    Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by ...

  7. (zhuan) Building Convolutional Neural Networks with Tensorflow

    Ahmet Taspinar Home About Contact Building Convolutional Neural Networks with Tensorflow Posted on a ...

  8. [转]An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks

    An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive ...

  9. Understanding Convolutional Neural Networks for NLP

    When we hear about Convolutional Neural Network (CNNs), we typically think of Computer Vision. CNNs ...

随机推荐

  1. 工作中常见的hive语句总结

    hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2 ...

  2. 20191119PHP.class类练习

    <?phpclass person{ public $name; private $age; public $sex; const WOMAN=0; const MAN=1; function ...

  3. 前端开发HTML&css入门——CSS的文本格式化

    长度单位 像素 px 百分比 % em - 像素是我们在网页中使用的最多的一个单位, * 一个像素就相当于我们屏幕中的一个小点, * 我们的屏幕实际上就是由这些像素点构成的 * 但是这些像素点,是不能 ...

  4. 一条sql引发的“血案”

    前几天有一个项目要上线,需要对表的一个字段进行扩充,项目经理让我准备脚本,于是我准备了如下的脚本: )); )); )); 结果上线的时候,ord_log1和ord_log2表中有30万数据,在执行的 ...

  5. python常用模块学习3

    # # dic='{"name":"tang"}' # # f=open("hello",'w') # # f.write(dic) # # ...

  6. css 鼠标经过图片缓慢切换图片、鼠标离开缓慢还原

    https://blog.csdn.net/qq_26780317/article/details/80486766 一.控制背景图片在一个圆形div内切换 .header .logo { width ...

  7. 【leetcode】1038. Binary Search Tree to Greater Sum Tree

    题目如下: Given the root of a binary search tree with distinct values, modify it so that every node has ...

  8. C语言版本学生信息管理系统

    仍然有一些小bug,后续会发布OC完善版的图书馆管理系统,欢迎批评指正. #include <stdio.h> void menu_choose(); typedef struct { i ...

  9. [USACO17FEB]Why Did the Cow Cross the Road III G (树状数组,排序)

    题目链接 Solution 二维偏序问题. 现将所有点按照左端点排序,如此以来从左至右便满足了 \(a_i<a_j\) . 接下来对于任意一个点 \(j\) ,其之前的所有节点都满足 \(a_i ...

  10. Python_013(面向对象概念)

    一.面向对象 1.面向对象几个概念问题: a:类:具有相同属性和技能的一类事物.用代码表示就是,我类里面有一些静态变量和方法是大家共有的; b:对象:具体的类的表现.在代码中就是,调用类的方法或变量传 ...