专栏首页人工智能与演化计算成长与进阶[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络4.11一维和三维卷积

[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络4.11一维和三维卷积

4.4 特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换

吴恩达老师课程原地址[1]

4.11 一维和三维卷积

二维和一维卷积

  • 对于 2D 卷积来说,假设原始图像为
14*14*3

的三通道图像,使用 32 个

5*5*3

的卷积核(其中 3 表示通道数,一般只关注感受野的大小,而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积,则得到大小为

10*10*32

大小的特征图。

  • 对于 1D 卷积而言,假设原始图像为
14*1

的单通道灰度图像,使用 16 个

5*1*1

的卷积核(因为处理的是单通道图像,所以第一层卷积核的最后一维度为 1)进行卷积,则得到大小为

10*16

的特征图,其中 10 表示列的数量,1 维数据行的数量默认为 1,16 表示通道数,与进行处理的卷积核数量一致。

3D 卷积

  • 以 CT 图片为例,以 X 光照射人体,可以获得贯穿你身体的不同片段图片。本质上这个数据是三维的,其具有高度,宽度和深度,其中的每一张图片都与人体不同深度的切片相对应。
  • 注意 3D 卷积和 2D 卷积一样长宽和高并不一定要相等,其在长宽和高上都有维度,卷积核的长宽和高在维度上也不一定要一致

参考资料

[1]

吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

本文分享自微信公众号 - DrawSky(wustcsken),作者:CloudXu

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原始发表时间:2020-05-27

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