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在每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起,其中每一个称为一个feature map。在输入层,如果是灰度图片,那就只有一个feature map;如果是彩色图片,一般就是3个feature map(红绿蓝)。层与层之间会有若干个卷积核(kernel),上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积,都会产生下一层的一个feature map。
在卷积神经网络中,我们希望用一个网络模拟视觉通路的特性,分层的概念是自底向上构造简单到复杂的神经元。楼主关心的是同一层,那就说说同一层。
我们希望构造一组基,这组基能够形成对于一个事物完备的描述,例如描述一个人时我们通过描述身高/体重/相貌等,在卷积网中也是如此。在同一层,我们希望得到对于一张图片多种角度的描述,具体来讲就是用多种不同的卷积核对图像进行卷,得到不同核(这里的核可以理解为描述)上的响应,作为图像的特征。 他们的联系在于形成图像在同一层次不同基上的描述。下层的核主要是一些简单的边缘检测器(也可以理解为生理学上的simple cell)。
上层的核主要是一些简单核的叠加(或者用其他词更贴切),可以理解为complex cell。
多少个Feature Map?真的不好说,简单问题少,复杂问题多,但是自底向上一般是核的数量在逐渐变多(当然也有例外,如Alexnet),主要靠经验。
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