卷积操作的维度
来源:互联网 发布:设计网络营销策划方案 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 03:37
常见的库如opencv, theano等的卷积操作方法(cv2.filter2D
, theano.tensor.nnet.conv2d
)都有带有\(2d\), 这个2d代表什么呢?
卷积操作的维度
进行conv操作时, 它的前进方向的维度就是conv操作的维度. 例如最常见的图片conv操作只沿长与宽两个方向进行, 所以是\(2D\)的conv. 若conv操作还沿channel方向前进, 那它就是\(3D\)的. 最简单的判别方式就是看conv操作stride的(有效)维度. CNN里的stride都是\((s_y, s_x)\), 如\((1, 1), (2, 2)\), 两维的.
theano 中对应的方法
output = theano.tensor.nnet.conv2d( input, filters, input_shape=(b, c2, i1, i2), filter_shape=(c1, c2, k1, k2), border_mode=(0, 0), subsample=(1, 1))
Reference
- http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_arithmetic.html
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