【吴恩达深度学习】CNN

清疚 2022-12-27 11:22 192阅读 0赞

# 1. 为什么padding #

如果不padding，不停地卷积下去，获得的图像越来越小。

# 不padding做卷积，维度是如何变化的？ ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]原本图像是6*6，经过大小为3*3的滤波器，生成4\*4的。可想而知，不做padding，后面图像会越来越小。 #

## 维度变化公式 ##

原图是n*n，滤波器大小f*f，生成 (n-f+1)\*（n-f+1）的图像

# padding有哪些参数？ #

## valid ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]也就是不做padding，输出维度就是 (n-f+1)\*（n-f+1）

## same ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2] ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
比如原本是6 \* 6的图像，我们做p=1的padding，维度因此变成8 \* 8。  
（n-f+1）=（8-3+1）=6  
因为加了这个padding，卷积前后大小不变。  
可得公式

> n = n + 2p -f + 1  
> f = 2p +1

因此我们使用的滤波器一般都是奇数的，padding比较好计算，不需要额外的操作。而且中心也便于寻找。

# 2. stride #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
默认情况是一格一格移动，但是如果stride=2，则跳着卷积。  
最后输出的大小就是  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]\# 3. 三维卷积  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]6,6,3 表示原始图像是6 \* 6的，3通道。这里用红绿蓝表示三个通道。  
滤波器也是3 \* 3 \* 3，原始图像的通道数必须等于滤波器的通道数  
最后输出的大小是 4 \* 4 \* 1的。  
因为对每个通道做卷积之后，把每个通道的值相加，得到 4 \* 4左上角的数。

# 参数计算 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]比如滤波器=5 \* 5 参数个数就是

> (5 \* 5 + 1) \* 8 = 208  
> 加一是因为有个偏置 b  
> 乘以8 是因为channel是8

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/7c58338d8c1d4c81a342617d041da06a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201210190714434.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201210190813743.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201210190858650.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpX2ppYW95YW5n,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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