为什么在卷积神经网络中3个通道时，卷积成3个通道的滤波器只产生1个通道 - 腾讯云开发者社区

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直观理解深度学习卷积部分

近几年随着功能强大的深度学习框架的出现，在深度学习模型中搭建卷积神经网络变得十分容易，甚至只需要一行代码就可以完成。...这样，在滑动时的卷积核可以允许原始边缘像素位于其中心，同时延伸到边缘之外的假像素，从而产生与输入相同大小的输出。 Striding：运行卷积层时，我们通常希望输出的尺寸是比输入更低。...卷积层中的每个滤波器都只输出一个通道，他们是这样实现的：滤波器的每个卷积核在各自的输入通道上「滑动」，产生各自的计算结果。...然后将每个通道处理的结果汇在一起形成一个通道。滤波器的卷积核各自产生一个对应通道的输出，最后整个滤波器产生一个总的输出通道。 ? 最后一个术语：偏置。...其他数量滤波器的生成都和单滤波器相同：每个滤波器使用不同的卷积核集合和具有上述过程的标量偏差项来处理输入数据，最终产生一个输出通道。然后将它们连接在一起以产生总输出，其中输出通道的数量是过滤器的数量。

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腾讯优图｜基于模型剪枝的高效模型设计方法

在分类检测场景中，通过卷积层可提取图像特征形成特征图而后接入RPN网络等多重任务执行后，最终完成目标检测，在此过程中，卷积层大量堆叠，往往产生很多参数冗余，而剪枝技术就是针对卷积层进行合理裁剪。...我们在做剪枝的时候主要关注卷积层，如果在卷积中一个输出通道的值是无效的，也就是产生了一个无效的滤波器，接下来BN层、ReLU的输出，以及紧接着的卷积层的输入输出过程全都跟着变得无效，如此就衍生出关于如何衡量模型哪些通道参数是无效的一个指标...Network Slimming方法在训练时稀疏化BN层的权值，并用这一权值来衡量通道的好坏。...在pruning filter in filter方法中，卷积先跟滤波器的骨架相乘，学习滤波器的形状，并在前向传播中将滤波器形状进行系数化后对模型剪枝进行指导；在反向传播时，卷积参数更新，filter...把正常的卷积进行strip-wise卷积等价变换，即N个输出通道和C个输入通道，3X3的卷积拉直成9倍的输出通道及跟原来一样的输入通道的卷积，变换后的卷积就可以像正常的filter pruning一样，

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Convolutional Neural Networks

如果彩色图像大小为6×6，那么它就是6×6×3，这里3指的是有3个颜色通道，可以把它想象成3个6×6的图像的堆叠，不是把它和原来的3×3做卷积而是和一个3维的滤波器，对应红绿蓝三个通道。...图像的第一个6代表图像的高，第二个代表宽，第3个是通道数目，同样滤波器也有高、宽、通道。图像的通道数必须和滤波器的通道数匹配。6×6×6的图像卷积3×3×3的滤波器，输出为一个4×4×1的图像。...理论上，我们的过滤器只关注红色通道或者只关注绿色或者蓝色通道是可行的。 ? 多核卷积同时检测垂直边缘和水平边缘，还有45度倾斜的边缘或者70度边缘，即你想同时用多个滤波器时改怎么做？...不同点是在卷积神经网络中，权重和输入进行的是卷积运算。 ?...连接的稀疏性：在每一层中，每个输出值只取决于少量的输入。 ? 与普通的全连接神经网络相比，卷积神经网络的参数更少。

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TensorFlow从1到2 - 4 - 深入拆解CNN架构

无论输入图像有多大，与其连接的隐藏层的参数数量是固定的，上例中对于只有一个5x5滤波器的隐藏层，那权重数量就只有25个。在降低深度网络的参数规模的各种设计中，卷积层居功至首。...多通道卷积算法为了解释清楚局部感受野、参数共享以及神经元输出的计算方法，在前面采用了一个极简的模型：输入图像是单通道的灰度图；卷积层的滤波器（卷积核）也只有1个；卷积层输出仍然是单通道的；但是在实际情况中...首先输入图像多数是多通道的（比如RGB三通道），再者卷积层做特征检测的滤波器只有1个肯定是远远不够的，我们需要大量不同的滤波器来提取各种特征，进而产生多通道的输出。...3者的关归纳如下，务必牢记：输入的通道数 == 滤波器的通道数；滤波器的个数 == 输出的通道数；这个关系可以用另一种视图辅助记忆，见下：滤波器的层次上一篇3 深度学习革命的开端：卷积神经网络...以一个尺寸为2x2，跨距为2的Max Pooling为例，池化操作对输入逐通道进行操作，只保留局部感受野中的最大值形成新的输出通道，如下图所示：全连接层经历了多次的卷积和池化，网络最终提取出了原始输入的最高级特征

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TensorFlow从1到2 | 第四章：拆解CNN架构

多通道卷积算法为了解释清楚局部感受野、参数共享以及神经元输出的计算方法，在前面采用了一个极简的模型：输入图像是单通道的灰度图；卷积层的滤波器（卷积核）也只有1个；卷积层输出仍然是单通道的；但是在实际情况中...首先输入图像多数是多通道的（比如RGB三通道），再者卷积层做特征检测的滤波器只有1个肯定是远远不够的，我们需要大量不同的滤波器来提取各种特征，进而产生多通道的输出。...卷积神经网络果真如同生物视觉皮层那样，先从边缘检测开始，然后逐层提升检测特征的抽象层次，如下图所示：池化层在卷积网络架构中，一个卷积层后面，会紧跟一个池化层（Pooling Layer），它的主要作用就是降采样...以一个尺寸为2x2，跨距为2的Max Pooling为例，池化操作对输入逐通道进行操作，只保留局部感受野中的最大值形成新的输出通道，如下图所示：全连接层经历了多次的卷积和池化，网络最终提取出了原始输入的最高级特征...为什么深度CNN可以训练 “深度网络的训练存在各种障碍与困难”，我们在2 消失的梯度中曾讨论过。可是到了CNN这里，少则不低于四层，多则上百层，深度的问题似乎自动解决了，这是为什么？

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深度学习教程 | 卷积神经网络解读

卷积运算的求解过程是从左到右，由上到下，每次在原始图片矩阵中取与滤波器同等大小的一部分，每一部分中的值与滤波器中的值对应相乘后求和，将结果组成一个矩阵。...例如只检测 R 通道的垂直边缘， G 通道和 B 通道不进行边缘检测，则 G 通道和 B 通道的滤波器全部置零。当输入有特定的高、宽和通道数时，滤波器可以有不同的高和宽，但通道数必须和输入一致。...一张 1000 \times 1000 \times 3 的图片，标准神经网络输入层的维度将达到3百万，而在CNN中，参数数目只由滤波器组决定，数目相对来说要少得多，在如上的卷积神经网络层结构中，依旧只需要...Example] [卷积神经网络示例] 在计算神经网络的层数时，通常只统计具有权重和参数的层，因此池化层通常和之前的卷积层共同计为一层。...稀疏连接(Sparsity of connections)：在每一层中，由于滤波器的尺寸限制，输入和输出之间的连接是稀疏的，每个输出值只取决于输入在局部的一小部分值。

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深度 | 从AlexNet到残差网络，理解卷积神经网络的不同架构

事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？...为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。这些问题的答案并不简单，无法全部涵盖在一篇博客中。在本文中，我将讨论这些问题。...网络架构设计是一个复杂的过程，需要时间学习，需要更多时间去实验。但是，首先我们需要全面地了解它：卷积神经网络为什么能够打败传统的计算机视觉网络？ ? 图像分类任务需要把给定图像分类成一种预定义类别。...5x5 卷积核滤波器的计算量级为 25x32x192，而当继续深入网络时，随着网络的深度和 5x5 卷积核滤波器数量的增加，计算量的增加是爆炸性的。...因此在第一个 inception 模块中，模块的输入首先馈送至具备 16 个滤波器的 1x1 卷积，然后再馈送至 5x5 卷积。

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从AlexNet到残差网络，理解卷积神经网络的不同架构

流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。...但是，首先我们需要全面地了解它：卷积神经网络为什么能够打败传统的计算机视觉网络？图像分类任务需要把给定图像分类成一种预定义类别。传统的图像分类流程包括两个模块：特征提取和分类。...你可以看到，VGG-D 中存在将相同大小的滤波器应用多次产生的 block，用于提取更复杂、更具代表性的特征。自 VGG 之后，block／模块（module）的概念逐渐变得普及。...5x5 卷积核滤波器的计算量级为 25x32x192，而当继续深入网络时，随着网络的深度和 5x5 卷积核滤波器数量的增加，计算量的增加是爆炸性的。...因此在第一个 inception 模块中，模块的输入首先馈送至具备 16 个滤波器的 1x1 卷积，然后再馈送至 5x5 卷积。

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【深度学习】多通道图像卷积过程及计算方式

之前，有写了一篇博文，【深度学习入门】——亲手实现图像卷积操作介绍卷积的相应知识，但那篇文章更多的是以滤波器的角度去讲解卷积。但实际上是神经网络中该博文内容并不适应。...为什么颜色通道为 3 的图像，经过卷积后，它的通道数量可以变成 128 或者其它呢？这是我的疑问。后来，我发现自己有这个疑问是因为对卷积的概念理解不清楚。...我误以为，卷积过程中滤波器是 2 维的，只有宽高，通道数为 1. ?...实际上，真实的情况是，卷积过程中，输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后 featuremap 的通道数。 ?...在深度学习中，一个神经网络通常有成百上千个 filter，它们通过一反复学习，最终形成了可靠的特征表达能力。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

卷积神经网络在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...在神经网络中，我们通常都是批量处理样本，而不是只处理单个样本，因此该轴的长度告诉我们该批次中有多少个样本。 ? 这使我们看到可以使用一个4阶张量表示一整个批次的图片。...发生这种情况时，卷积操作将改变张量的形状和基础数据。卷积操作会改变高度和宽度尺寸以及通道数。输出通道的数量是根据卷积层中使用的滤波器的数量而变化。 ?...假设我们有三个卷积滤波器，让我们看看通道轴发生了什么。由于我们有三个卷积滤波器，因此我们将从卷积层获得三个通道输出。这些通道是卷积层的输出，因此命名为输出通道而不是颜色通道。...三个滤波器中的每一个都对原始的单个输入通道进行卷积，从而产生三个输出通道。输出通道仍由像素组成，但是像素已通过卷积操作进行了修改。

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吴恩达深度学习 course4 卷积神经网络

步长为s时,卷积后所得到的图片大小为 (n+2p-f)/s +1 X (n+2p-f)/s +1,如果结果不为整数,则向下取整,会把卷积时超出图片的部分给舍去,如上图中的画X部分我们所说的卷积实际上计算的是一个相关系数...,与数学意义上的卷积并不相同,数学意义上的卷积会对filter进行一个旋转,而我们的操作过程并不会这样,在深度学习中,对filter旋转这并不重要 ?...6.Convolutions over volumes 对于有R,G,B三个颜色通道的图片来说,对其进行一个卷积时,filter中的最后一个参数应该与颜色通道的个数保持一致 3通道图片的卷积运算与单通道图片的卷积运算基本一致...9.Pooling layers 池化层是用来减小尺寸,提高运算速度,减少噪音,使模型更加健壮的 Pooling layers的做法比convolution layers简单许多，没有卷积运算，仅仅是在滤波器算子滑动区域内取最大值...11.why convolutions 为什么使用CNN 参数共享:一个特征检测器(例如:垂直特征检测器)适用于一个图片的一部分,也可能会适应图片的另外一个部分稀疏连接:每一层的输出只与输入部分区域内有关

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深度 | 向手机端神经网络进发：MobileNet压缩指南

我们要找出那种最不重要的卷积滤波器，并且将其输出通道从层中移除。 ? 例如，MobileNet 中的层 conv_pw_12 有 1024 个输出通道。...自然而然，这对该网络下一层也有影响，因为下一层现在的输入通道变少了。因此，我们还必须从那一层去除对应输入通道。当卷积之后是批量归一化（BN）时，我们还必须从批量归一化参数中去除这些通道。 ?...接下来，我创建了一个与原始层相同的新模型，并在这里删除了滤波器，所以在第一个卷积层中，实际上只有 24 个输出通道（而不是原来的 36 个）。但是现在准确率评分变得很低了：29.9%，发生了什么？...而更糟的是，因为下一层是深度卷积，我还得设置相应的参数，让该层的批量归一化为 0。 ? 教训：从一层中去除滤波器也会对其它层产生影响。而这些变化会影响评分。...在 MobileNet 的 Keras 版中，分类层也正好是一个卷积层，但是我们不能从这一卷积层中移除任何通道。

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一文了解各种卷积结构原理及优劣

在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1，也可将步幅设置为2后对图像进行下采样，这种方式与最大池化类似。...输入与输出通道（Channels）：构建卷积层时需定义输入通道I，并由此确定输出通道O。这样，可算出每个网络层的参数量为I×O×K，其中K为卷积核的参数个数。...转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。然而，这两种卷积对输入数据执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层只执行了常规的卷积操作，但是恢复了其空间分辨率。 ?...在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）。这种方法在保持通道分离的前提下，接上一个深度卷积结构，即可实现空间卷积。...假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。具体为，32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每个数据，从而产生16×32=512个特征图谱。

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各种卷积结构原理及优劣总结

卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。...在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1，也可将步幅设置为2后对图像进行下采样，这种方式与最大池化类似。...转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。然而，这两种卷积对输入数据执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层只执行了常规的卷积操作，但是恢复了其空间分辨率。 ?...在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）。这种方法在保持通道分离的前提下，接上一个深度卷积结构，即可实现空间卷积。...假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。具体为，32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每个数据，从而产生16×32=512个特征图谱。

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【深度学习】你该会的精选面试题（一）

A.加入更多层，使神经网络的深度增加 B.有维度更高的数据 C.当这是一个图形识别的问题时 D.以上都不正确解析：正确答案A，更多层意味着网络更深。...Dropout可以认为是一种极端的Bagging，每一个模型都在单独的数据上训练，同时，通过和其他模型对应参数的共享，从而实现模型参数的高度正则化。第五问下列哪一项在神经网络中引入了非线性？...描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。...所以很多深度卷积网络把全部通道/特征图划分一下，每个卷积核只看其中一部分（渔夫A的渔网只打捞深水段，渔夫B的渔网只打捞浅水段）。这样整个深度网络架构是横向开始分道扬镳了，到最后才又融合。...解析：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源

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超分辨率重建开山之作——SRCNN

受到这样的启发，我们定义了一个卷积层去产生最后的高分辨率影像：式中：W3对应着c个大小为n2*f3*f3的滤波器，B3是一个c维的矢量。...有趣的是，虽然上述的三种操作都是收到不同的直觉的启发，它们都产生了相同的形式：卷积层。我们将所有的三种操作放在一起就形成了卷积神经网络（图2）。在这个模型中，所有的滤波器的权重和偏置都要被优化。...相反的，在我们的卷积神经网络中，低分辨率的字典、高分辨率的字典、非线性的mapping以及均值减去和平均，都包括在了被优化的滤波器中。...图片14,15和16显示了在upscaling=3时候不同的方法的超分辨率重建结果。正如能看到的，比起其他的方法，在影像上没有任何人为因素的情况下，SRCNN产生了更尖锐的边缘。...如果我们预训练了Y 或者Cb、Cr通道，表现提升了但还是不如只训练彩色影像的Y通道（看表5的最后一列，PSNR是在RGB颜色空间中计算的）。

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神经网络体系搭建（三）——卷积神经网络

为什么会有CNN 像素间具有临近性，图片中相邻像素在一起时有特殊意义的，但是普通非卷积网络中忽略了这一点，把输入图片的每个像素与下一层的神经元相连，没有利用好这些信息，于是有了卷积神经网络。...有了参数共享，每个输出通道的神经元与相同通道的其它神经元共享权值。参数的数量与滤波器神经元的数量相同，加上偏置，再乘以输出层的通道数。...CNN中如何计算卷积层的输出维度理解维度可以帮你在模型大小和模型质量上，做精确的权衡。...比如n个数字的最大池化，只保留了1个数字，其余n-1个全部丢失。 ——来自优达学城 1x1卷积为什么要用1x1卷积呢？...在卷积操作中散步一些1x1卷积是一种使模型变更深的低耗高效的办法，并且含有更多参数，但未完全改变神经网络结构。

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Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）-卷积神经网络基础

这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第一节笔记。...在深度学习中，如果我们想检测图片的各种边缘特征，而不仅限于垂直边缘和水平边缘，那么filter的数值一般需要通过模型训练得到，类似于标准神经网络中的权重W一样由梯度下降算法反复迭代求得。...整个过程与标准的神经网络单层结构非常类似：卷积运算对应着上式中的乘积运算，滤波器组数值对应着权重，所选的激活函数为ReLU。...例如一张1000x1000x3的图片，标准神经网络输入层的维度将达到3百万，而在CNN中，参数数目只由滤波器组决定，数目相对来说要少得多，这是CNN的优势之一。...注意，超参数p很少在pooling layers中使用。 Max pooling的好处是只保留区域内的最大值（特征），忽略其它值，降低noise影响，提高模型健壮性。

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直观理解深度学习卷积部分

腾讯优图｜基于模型剪枝的高效模型设计方法

直观理解深度学习的卷积操作，超赞！

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TensorFlow从1到2 - 4 - 深入拆解CNN架构

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深度 | 从AlexNet到残差网络，理解卷积神经网络的不同架构

从AlexNet到残差网络，理解卷积神经网络的不同架构

【深度学习】多通道图像卷积过程及计算方式

CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

吴恩达深度学习 course4 卷积神经网络

深度 | 向手机端神经网络进发：MobileNet压缩指南

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【深度学习】你该会的精选面试题（一）

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神经网络体系搭建（三）——卷积神经网络

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