對theano中conv2d函式的理解
前言
因為最近在自學CNN,在認識了卷積的一些基本概念後,對卷積過程中的一些過程有困惑,故想借助theano的conv2d函式加深理解。
問題
首先,對於conv2d的輸入,第一層的輸入往往是[多少張圖片,RGB通道數,圖片有多少行,圖片有多少列], 權重的形狀往往是[卷積核數量,三層特徵圖數,卷積核寬,卷積核高]。
假設輸入圖片是[1, 2, 1, 5],權重是[2,2,1,2],那麼卷積的結果是[1, 2, 1, 4]。
明明權重是2*2個1*2,為什麼最後得到的特徵圖數會更前面的卷積核數相同?
其實我們說的卷積核一般都是三維的,它是[上一層特徵圖數,寬,高]。進行卷積運算後還有一個求和的運算,這才是完整的conv2d。
實驗
測試程式碼如下:
inputs = T.tensor4(name='input', dtype='float64')
w_shp = (2, 1, 1, 2)
W = theano.shared(
np.asarray(
[
[[[1., 1.]],
[[1., 1.]]],
[[[2., 2.]],
[[1., 1.]]]
],
dtype=inputs.dtype),
name='W')
conv_out = conv2d(inputs, W)
f = theano.function([inputs], conv_out)
i = np.asarray([
[[[1., 2., 3., 4., 5.]] ,
[[1., 2., 3., 4., 5.]]]
], dtype='float64')
ii = f(i)
print(i.shape)
print(W.get_value().shape)
print(ii)
print(ii.shape)
輸出的結果如下:
輸入為(1,2,3,4,5),(1,2,3,4,5)
對於第一個卷積核(1,1)(1,1)得到的結果為(3,5,7,9),(3,5,7,9),兩個相加就是第一個輸出(6,10,14,18)。
總結
剛開始學,沒有深入瞭解細節很多時候都會走彎路。特別是剛開始是用的是MNIST的單通道的進行學習,一旦用三通道的就開始傻了。
但是既然該躺的坑都躺過了,後面就沒有什麼可怕的了。
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