CNN之卷积计算层
1. CNN之卷积计算层
1.1 什么是卷积
对应位置上是数字先相乘后相加
=
1.2 图像上的卷积
如下图所示
1.3 GIF动态卷积图
a. 深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数。
b. 步长stride：决定滑动多少步可以到边缘。
- 两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。
- 数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据，即stride=2。
- zero-padding=1。
- 左边是输入（7*7*3中，7*7代表图像的像素/长宽，3代表R、G、B 三个颜色通道）
- 中间部分是两个不同的滤波器Filter w0、Filter w1
- 最右边则是两个不同的输出
随着左边数据窗口的平移滑动，滤波器Filter w0 / Filter w1对不同的局部数据进行卷积计算。
值得一提的是：
-
左边数据在变化，每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积，这就是所谓的CNN中的局部感知机制。
- 打个比方，滤波器就像一双眼睛，人类视角有限，一眼望去，只能看到这世界的局部。如果一眼就看到全世界，你会累死，而且一下子接受全世界所有信息，你大脑接收不过来。当然，即便是看局部，针对局部里的信息人类双眼也是有偏重、偏好的。比如看美女，对脸、胸、腿是重点关注，所以这3个输入的权重相对较大。
-
与此同时，数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。
- 再打个比方，某人环游全世界，所看到的信息在变，但采集信息的双眼不变。btw，不同人的双眼 看同一个局部信息 所感受到的不同，即一千个读者有一千个哈姆雷特，所以不同的滤波器 就像不同的双眼，不同的人有着不同的反馈结果
我第一次看到上面这个动态图的时候，只觉得很炫，另外就是据说计算过程是“相乘后相加”，但到底具体是个怎么相乘后相加的计算过程 则无法一眼看出，网上也没有一目了然的计算过程。本文来细究下。
首先，我们来分解下上述动图，如下图
接着，我们细究下上图的具体计算过程。即上图中的输出结果1具体是怎么计算得到的呢？其实，类似wx + b，w对应滤波器Filter w0，x对应不同的数据窗口，b对应Bias b0，相当于滤波器Filter w0与一个个数据窗口相乘再求和后，最后加上Bias b0得到输出结果1，如下过程所示：
然后滤波器Filter w0固定不变，数据窗口向右移动2步，继续做内积计算，得到0的输出结果
最后，换做另外一个不同的滤波器Filter w1、不同的偏置Bias b1，再跟图中最左边的数据窗口做卷积，可得到另外一个不同的输出。
总结
1. 首先收输入层是毛东西？
就是输入的图像，有可能是三通道的有可能是单通道的。
比如28*28*1或者28*28*3 分别代表的是大小为28*28，通道数分别为单通道和三通道的图片
2. 其次，什么是filter呢
filter的最大的特点是其深度与输入层的深度是一致的。输入层是单通道，filter也是单通道。 输入层是三通道，filter也是三通道！！！
3. 最后输出层又是什么呢?
输出层的就是filter遍历输入层后的的计算结果。
如下图所示：
4. 那么具体的计算过程是怎么样的呢？
这里只是想说，输出层的深度是滤波器的个数！每一个filter遍历输入层会产生一个深度的输出层，那么n个输出层就会产生n个深度的输出层（也就是输出层的深度啦）。
这里再说一下，输出层每一个深度的计算过程。比如，输入层是28*28*3的图像，filter为3*3*3的滤波器。那么3个通道的filter会相应的每一个通道相互独立计算，然后再将3个通道的值相加在一起。
这就是每一个filter的计提的计算过程。现在就是CNN卷积的处理过程。
1. CNN之卷积计算层
1.1 什么是卷积
1.2 图像上的卷积
如下图所示
1.3 GIF动态卷积图
a. 深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数。
b. 步长stride：决定滑动多少步可以到边缘。
- 两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。
- 数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据，即stride=2。
- zero-padding=1。
- 左边是输入（7*7*3中，7*7代表图像的像素/长宽，3代表R、G、B 三个颜色通道）
- 中间部分是两个不同的滤波器Filter w0、Filter w1
- 最右边则是两个不同的输出
随着左边数据窗口的平移滑动，滤波器Filter w0 / Filter w1对不同的局部数据进行卷积计算。
值得一提的是：
-
左边数据在变化，每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积，这就是所谓的CNN中的局部感知机制。
- 打个比方，滤波器就像一双眼睛，人类视角有限，一眼望去，只能看到这世界的局部。如果一眼就看到全世界，你会累死，而且一下子接受全世界所有信息，你大脑接收不过来。当然，即便是看局部，针对局部里的信息人类双眼也是有偏重、偏好的。比如看美女，对脸、胸、腿是重点关注，所以这3个输入的权重相对较大。
-
与此同时，数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。
- 再打个比方，某人环游全世界，所看到的信息在变，但采集信息的双眼不变。btw，不同人的双眼 看同一个局部信息 所感受到的不同，即一千个读者有一千个哈姆雷特，所以不同的滤波器 就像不同的双眼，不同的人有着不同的反馈结果
我第一次看到上面这个动态图的时候，只觉得很炫，另外就是据说计算过程是“相乘后相加”，但到底具体是个怎么相乘后相加的计算过程 则无法一眼看出，网上也没有一目了然的计算过程。本文来细究下。
首先，我们来分解下上述动图，如下图
接着，我们细究下上图的具体计算过程。即上图中的输出结果1具体是怎么计算得到的呢？其实，类似wx + b，w对应滤波器Filter w0，x对应不同的数据窗口，b对应Bias b0，相当于滤波器Filter w0与一个个数据窗口相乘再求和后，最后加上Bias b0得到输出结果1，如下过程所示：
然后滤波器Filter w0固定不变，数据窗口向右移动2步，继续做内积计算，得到0的输出结果
最后，换做另外一个不同的滤波器Filter w1、不同的偏置Bias b1，再跟图中最左边的数据窗口做卷积，可得到另外一个不同的输出。