滤波器、卷积核与内核的关系
- 上来先总结
- 举例子解释
上来先总结
- 内核(kernel)是一个二维矩阵,长*宽;
- 滤波器(filter)也叫卷积核,过滤器。是一个三维立方体,长× 宽 × 深度, 其中深度便是由多少张内核构成,与输入层的深度一致。
- 两者之间的关系:可以说 kernel 是 filter 的基本元素, 多张 kernel 组成一个 filter。
举例子解释
假设输入是RGB彩色图像,输入通道数为3,只有一个卷积核,卷积核大小是3 * 3,padding=0,stride=1。
- 因为要对输入的每一个通道的像素值进行卷积运算,所以卷积核的通道数量必须要与输入通道数量保持一致,这里都是3通道;
- 因为是一张图像的不同通道,所以不同通道的卷积核的大小必须一致,这里都是3x3;
- 于是这个卷积核扩展成具有3张内核(3个通道)的卷积核,每个内核是一个3x3大小的二维矩阵。
- 3个3x3内核分别对应图像的3个通道,但是不同通道上的内核的参数并不相同。
如下图所示:


每一个通道的像素值与对应的卷积核通道的数值进行卷积,因此每一个通道会对应一个输出卷积结果,三个卷积结果对应位置累加求和,得到最终的卷积结果。
再来理解这句话:
滤波器(filter)也叫卷积核,过滤器。是一个三维立方体,长× 宽 × 深度, 其中深度便是由多少张内核构成,与输入层的深度一致。
深度即通道数,这一个卷积核会根据输入通道数(in_channels)来扩展,变成具有输入通道数(in_channels)张内核的卷积核。
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