CNN的卷积核是单层的还是多层的?

题目:CNN的卷积核是单层的还是多层的?

解析:

一般而言,深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。

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。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数(比如RGB三色图层称为输入通道数为3),把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。

卷积核(filter)一般是3D多层的,除了面积参数, 比如3x3之外, 还有厚度参数H(2D的视为厚度1). 还有一个属性是卷积核的个数N。

卷积核的厚度H, 一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数). 特殊情况M > H。

卷积核的个数N, 一般等于后层厚度(后层feature maps数,因为相等所以也用N表示)。

卷积核通常从属于后层,为后层提供了各种查看前层特征的视角,这个视角是自动形成的。

卷积核厚度等于1时为2D卷积,对应平面点相乘然后把结果加起来,相当于点积运算;

卷积核厚度大于1时为3D卷积,每片分别平面点求卷积,然后把每片结果加起来,作为3D卷积结果;1x1卷积属于3D卷积的一个特例,有厚度无面积, 直接把每片单个点乘以权重再相加。

归纳之,卷积的意思就是把一个区域,不管是一维线段,二维方阵,还是三维长方块,全部按照卷积核的维度形状,对应逐点相乘再求和,浓缩成一个标量值也就是降到零维度,作为下一层的一个feature map的一个点的值!

可以比喻一群渔夫坐一个渔船撒网打鱼,鱼塘是多层水域,每层鱼儿不同。

船每次移位一个stride到一个地方,每个渔夫撒一网,得到收获,然后换一个距离stride再撒,如此重复直到遍历鱼塘。

A渔夫盯着鱼的品种,遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼品种分布;

B渔夫盯着鱼的重量,遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼重量分布;

还有N-2个渔夫,各自兴趣各干各的;

最后得到N个特征图,描述了鱼塘的一切!

2D卷积表示渔夫的网就是带一圈浮标的渔网,只打上面一层水体的鱼;

3D卷积表示渔夫的网是多层嵌套的渔网,上中下层水体的鱼儿都跑不掉;

1x1卷积可以视为每次移位stride,甩钩钓鱼代替了撒网;

下面解释一下特殊情况的 M > H:

实际上,除了输入数据的通道数比较少之外,中间层的feature map数很多,这样中间层算卷积会累死计算机(鱼塘太深,每层鱼都打,需要的鱼网太重了)。

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。这样看来,很多网络模型的架构不完全是突发奇想,而是是被参数计算量逼得。

特别是现在需要在移动设备上进行AI应用计算(也叫推断), 模型参数规模必须更小, 所以出现很多减少握手规模的卷积形式, 现在主流网络架构大都如此。

题目来源:七月在线官网(www.julyedu.com)——面试题库——面试大题——深度学习

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