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内核#xff08;kernel#xff09;是一个二维矩阵#xff0c;长*宽#xff1b;滤波器#xff08;filter#xff09;也叫卷积核#xff0c;过滤器。是一个三维立方体#xff0c;长 宽 深度#xff0c; 其中深度便是由多少张内核构成… 上来先总结举例子解释 上来先总结
内核kernel是一个二维矩阵长*宽滤波器filter也叫卷积核过滤器。是一个三维立方体长× 宽 × 深度 其中深度便是由多少张内核构成与输入层的深度一致。两者之间的关系可以说 kernel 是 filter 的基本元素 多张 kernel 组成一个 filter。
举例子解释
假设输入是RGB彩色图像输入通道数为3只有一个卷积核卷积核大小是3 * 3padding0stride1。
因为要对输入的每一个通道的像素值进行卷积运算所以卷积核的通道数量必须要与输入通道数量保持一致这里都是3通道因为是一张图像的不同通道所以不同通道的卷积核的大小必须一致这里都是3x3于是这个卷积核扩展成具有3张内核3个通道的卷积核每个内核是一个3x3大小的二维矩阵。3个3x3内核分别对应图像的3个通道但是不同通道上的内核的参数并不相同。
如下图所示 每一个通道的像素值与对应的卷积核通道的数值进行卷积因此每一个通道会对应一个输出卷积结果三个卷积结果对应位置累加求和得到最终的卷积结果。
再来理解这句话
滤波器filter也叫卷积核过滤器。是一个三维立方体长× 宽 × 深度 其中深度便是由多少张内核构成与输入层的深度一致。
深度即通道数这一个卷积核会根据输入通道数in_channels来扩展变成具有输入通道数in_channels张内核的卷积核。
