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两个卷积层之间的互连

2023-12-03

我有一个关于 CNN 中两个卷积层之间互连的问题。例如假设我有这样的架构：

输入：28×28

conv1：3 x 3 滤波器，编号。过滤器数量：16

conv2：3 x 3 滤波器，编号。过滤器数量：32

假设图像尺寸没有减小，经过 conv1 后，我们得到的输出为 16 x 28 x 28。所以我们有 16 个特征图。在下一层中，每个特征图连接到下一层意味着如果我们将每个特征图（28 x 28）视为一个神经元，那么每个神经元将连接到所有 32 个过滤器意味着总计 (3 x 3 x 16) x 32 个参数。这两层是如何堆叠或互连的？在人工神经网络的情况下，我们在两层之间有权重。 CNN也有类似的事情吗？一个卷积层的输出如何输入到下一个卷积层？


卷积层的参数个数n过滤器尺寸k×k之后f特征图是

n ⋅ (f ⋅ k ⋅ k + 1)

哪里的+1来自偏见。

因此每个f过滤器形状不规则k×k×1但形状k×k×f.

一个卷积层的输出如何输入到下一个卷积层？

就像输入被馈送到第一个卷积层一样。没有区别（除了特征图的数量）。

在一个输入特征图上进行卷积

图片来源：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic

也可以看看：另一个动画

多个输入特征图

它的工作原理是一样的：

  • 滤波器具有与输入相同的深度。以前是1，现在多了。
  • 您仍然将过滤器滑动到所有 (x, y) 位置。对于每个位置，它给出一个输出。

你的例子

  • 第一个卷积层：160 = 16*(3*3+1)
  • 第二个卷积层：4640 = 32*(16*3*3+1)
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