卷積神經網路 權值共享 是什麼 簡單易懂版
阿新 • • 發佈:2019-02-09
要知道權值共享
,
先要知道這裡面的權值
是什麼,
要知道權值
是什麼,
先要知道卷積
的具體內涵是什麼
首先,卷積
是什麼鬼意思?
卷積的過程可以看成是濾波的過程, 卷積核也可以叫做濾波器, 所以大家把它叫做filter (我自己編的) 你肯定知道函式對映,函式接受input,然後得出output, '卷積',也是一個類似函式對映的過程 和函式的區別就是: 它把input切成很多小的部分,然後分別把這些小的部分(層疊)輸入, 比如下圖, 左下的一維序列,0 1 2 -1 1 -3 0 , 如果3個一組,作為輸入 0 1 2, 1 2 -1, 2 -1 1, ....... 每次向後移動1位數(步伐為1), 每組中間有兩個數是層疊的,這就是'卷'的意思,
然後,權值是什麼
上面不是說了,每次只輸入3個數,
把輸入的3個數分別乘以[1 0 -1],
得到一個新的序列,如左上黃色序列
[1 0 -1]就是權值,W,
粗鄙一點,直接叫乘數也可以
最後,共享
直觀的理解,是把引數過濾了一遍,
通過每次一小步,3個一組,
把input通過某種方式(權值、乘數),對映成新的序列
共享就是說這個權值,這個濾波器filter,是可以共享的,
所有的輸入引數都使用同一個權值,使用同一個濾波器,
這是一維的情況,影象處理的時候,拓展到二維就可以了
感覺我盜圖了,嗯,還盜文字了,
看了好多解釋都是雲裡霧裡,沒有針對小白寫的版本,
所以我要來寫一個我媽都看得懂的版本