神经网络卷积过程

如何理解卷积神经网络中的通道（channel）

Medlen 于 2020-11-22 09:16:15 发布 31359 收藏 624

分类专栏： 机器学习&深度学习 文章标签： 卷积神经网络 通道 channel 深度学习 cnn

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在卷积神经网络中我们通常需要输入 in_channels 和 out_channels ，即输入通道数和输出通道数，它们代表什么意思呢？本文将给出一个形象的理解。
 

对于通道的理解可以参考下面的这篇文章：

【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel

这里我稍微总结一下核心观点：

1. 对于最初输入图片样本的通道数 in_channels 取决于图片的类型，如果是彩色的，即RGB类型，这时候通道数固定为3，如果是灰色的，通道数为1。
2. 卷积完成之后，输出的通道数 out_channels 取决于过滤器的数量。从这个方向理解，这里的 out_channels 设置的就是过滤器的数目。
3. 对于第二层或者更多层的卷积，此时的 in_channels 就是上一层的 out_channels ， out_channels 还是取决于过滤器数目。

在第2条我用的是过滤器，而不是卷积核，跟原作者观点有些不同，因为我认为在这里用过滤器描述更合适。卷积核和过滤器的区别可以看我的这篇文章 卷积核（kernel）和过滤器（filter）的区别

对于第1点可以参考下图：

这里输入通道数是3，每个通道都需要跟一个卷积核做卷积运算，然后将结果相加得到一个特征图的输出，这里有4个过滤器，因此得到4个特征图的输出，输出通道数为4。

单个特征图的计算可看下图：

再来看一下单通道的例子：

输入是灰色图片，输入通道数是1，卷积核有3个，做三次卷积操作，生成3个特征图，输出通道数为3。

单通道特征图的计算为：

这里可能会有人有疑惑为什么图片的类型是RGB的，它的通道数就是3呢？

这里要从计算机如何识别图片来考虑。在人眼中看到的图片是五颜六色，对于计算机来说就只是数字。那么计算机如何分辨图片颜色呢？——RGB。所有颜色都可以用这三种颜色来表示，因此我们只需要三个数字就可以表示一种颜色。

下图是我随机选择的几个颜色的RGB表示：

计算机要表示整张图片，就是用数字去表示整张图片的所有像素，但是每个像素需要三个数值来表示，于是就有了图片的3通道。每个通道分别表示RGB三种颜色。

最初的通道数是3，但是有的神经网络通道数目多达100多个，怎么理解呢？

我们依然可以类比RGB通道，对于多通道我们可以看做是颜色表示的更抽象版本，每一个通道都表示图像某一方面的信息。

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识

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Medlen

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  如何理解卷积神经网络中的通道（channel）

  在卷积神经网络中我们通常需要输入 in_channels 和 out_channels ，即输入通道数和输出通道数，它们代表什么意思呢？本文将给出一个形象的理解。对于通道的理解可以参考下面的这篇文章：【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel这里我稍微总结一下核心观点：对于最初输入图片样本的通道数 in_channels 取决于图片的类型，如果是彩色的，即RGB类型，这时候通道数固定为3，如果是灰色的，通道数为1。卷积完成之后，输出的通道数 out_channels 取决于过滤器的数量。

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卷积核的输出通道数与卷积核的数量对应。

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