昱萱
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卷积神经网络中的权值共享和局部连接

卷积神经网络中的权值共享和局部连接

  • 卷积神经网络的两大特点
    • 权值共享
    • 全连接

卷积神经网络的两大特点

权值共享，就是输入一张图，用一个filter去扫这张图，filter里面的数就叫权重，这张图每个位置都是被同样的filter扫的，所以权重是一样的，也就是共享。

权值共享

一维的情况，使用相同的权值向量来做卷积
卷积神经网络中的权值共享和局部连接_第1张图片
卷积神经网络中的权值共享和局部连接_第2张图片

二维情况示意图
卷积神经网络中的权值共享和局部连接_第3张图片
一个m* m的卷积核在图像上扫描，进行特征提取，如图，是3* 3的卷积核，如果channels为k的话，那么总参数量为m* m* k

不进行参数共享
卷积神经网络中的权值共享和局部连接_第4张图片
卷积核的参数数量为W(width)*H(height)*K(kernel)

全连接

卷积神经网络中的权值共享和局部连接_第5张图片
此时参数量W(width)*H(height)*n(hidden node)
参数量巨大

例如，InceptionV3的输入图像尺寸是192* 192的，如果把第一层 3* 3* 32的卷积核去掉参数共享，参数数目会变成192* 192* 32，约120万个参数，是原来288个参数的4096倍

参考链接：
【1】如何理解卷积神经网络中的权值共享？ - Serendipity的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/47158818/answer/1499528063

【2】如何理解卷积神经网络中的权值共享？ - superbrother的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/47158818/answer/670431317

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      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
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