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多通道数据下的卷积计算

2019年1月8日 / 87次阅读

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对于单通道数据,比如MNIST,卷积的计算是清晰明确的,但是对于多通道数据,比如CIFAR10,卷积的计算是如何进行的呢?

例如有D个通道的数据,设置卷积的stride length是M*M,那么,每个卷积核的大小应该是D*M*M+1。(1是shared bias)

具体是如何计算的呢?

将数据每个通道的相同位置(比如图片上某个点的三个不同的颜色值)的M*M个数据进行卷积。说起来有点困难,看下图所示,对于一个四通道数据进行卷积,两个卷积核(2个feature map):

对四通道数据进行卷积,两个卷积核

对四通道数据进行卷积,两个卷积核

这样,上图每个卷积核的大小就是8+1=9.

这就是多通道数据下的卷积计算过程。

本文链接:http://www.maixj.net/ict/duotongdao-conv-19894

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