卷积层channel数量变化过程
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了卷积层channel数量变化过程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
卷积神经网络的总体架构是金字塔型,如下图。
CNNs架构图
可以看到,每一层的channel数量是变化的。如上图中,左边的第一层只有R、G、B三个channel,第二层有16个channel,第三、四层分别有64、256个。
那么这些channel数量是如何变化的呢?
基本过程:
对于输入图片的每一个patch(下图中的绿色部分),运行一个具有K个输出的小神经网络,把这K个输出垂直的表示为一列(高度是K,如下图所示)。将这个patch在整个图片上滑动,每一个位置都执行上述操作,在输出端我们就可以得到一个深度为K的图。
channel变化过程
以上是关于卷积层channel数量变化过程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
PyTorch快速搭建多个具有相同卷积核尺寸不同卷积核数量的卷积层
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