思考的开始

为什么突然想起来这个了？卷积大家都太熟系，感觉不用多说了都，我也是这么觉得的。但是，今天发现一个问题，就是卷积操作完成从c1通道到c2通道的过程中，到底是需要多少卷积核？又是到底怎么卷的？

问题解决

回答下面的问题就可以顺利解决。

1.为什么卷积的效率高？

因为卷积的卷积核是可以进行复用的，所以就不需要训练很多参数，训练的参数少，可以加速拟合。所以，训练效率很高。可以节省很多计算量

2.输入的每个通道是否要每个指定一个卷积核？

既然是复用可以节省计算量，我们是否可以对所有的输入通道都复用一种卷积核？这个显然不行，因为这样在生成的所有内容当中，每个通道的贡献度都是一样的，可以理解成将其简单加和之后再乘上一个系数。那么这时候如果你在下一层又生成了一个多通道，那么结果将是，这些通道的之间的区别就是乘上了不同的系数而已，这些生成的通道相当于没有任何意义。
所以对于输入的不同意通道需要使用不同的卷积核。

3.输出是怎么输出的？

之前，我们已经说过了输入的通道，每个配一个卷积核，这样我们就会得到输入通道个数的输出。那么我们输出什么，直接将这些输出每个还作为独立的通道输出吗？这显然不对劲啊。这样相当于输出还是只考虑了一个输入的通道。所以还得将这些得到的通道融合起来。

4.所以怎么融合起来？

乘上一个可训练的系数加和吗？其实完全没有必要，因为一开始乘上的卷积和直接就能取代这个系数的作用，并且是针对各个元素的，比这个直接乘上一个针对卷积核大小范围内所有元素的，显然效果更好。

5.融合之后如何扩展到多通道？

显然之前我们使用加和操作进行融合，得到的结果就只剩下一个通道了，想要扩充成多通道，简单乘上一个系数显然没有意义。So we must use the output-channel kernel-groups which has the input-channel kernels per group。这个东西好像英文表述清楚一点。

结论

所以需要input-channel×output-channel个数的卷积核。

卷积核个数和输入输出通道数的关系相关推荐

深度学习之输入通道个数、卷积核通道个数，卷积核个数、输出通道个数的关系
1.输入通道个数 = 卷积核通道个数 2.卷积核个数 = 输出通道个数
Java输入一个数，判断该数是否为质数
编写一个代码:当输入一个数,判断该数是否为质数. 方法一思路: 1.质数的判定方式是一个数,有且只有除以数字1和该数本身会被整除 ① 判断整除关系可以用%(去模)是否为0来判断: ②有且仅有数字1和 ...
cpu核数和逻辑个数的区别_解释一下CPU的核心数与线程数的关系和区别
我们在选购电脑的时候,CPU是一个需要考虑到核心因素,因为它决定了电脑的性能等级.CPU从早期的单核,发展到现在的双核,多核.CPU除了核心数之外,还有线程数之说,下面文本就来解释一下CPU的核心数与 ...
(c语言)输入一个数，将该数按原规律插入到有序数组中
(c语言)输入一个数,将该数按原规律插入到有序数组中 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main(){int arr[11]={ ...
5.随机输入一个整数，判断输入的数是正数、负数还是0，如果是正数那么我们输出，”刚刚输入的一个正数”，如果是负数，那么我们输出，”刚刚输入的那个数是负数”，如果我们输入的0的话，那么我们出输，”刚刚输
package com.javaprictic.homework; import java.util.Scanner; public class Test02 { public static ...
java中一个数小于零_这段java程序怎样才能让“所输入的数小于0！”只输出一次，并且满足题目条件？...
要求:booleanprime(intm)方法,也以判断n,是否为质数,若为质数,返回true,不是就返回false,如果n小于0,则抛出自定义异常//源代码如下importjava.util.Sca ...
用户输入的数是否为合数php,php怎么判断一个数是不是素数？
质数又称素数.一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数:否则称为合数.(注:1不是素数.)那么php怎么判断一个数是不是素数?下面本篇文章就来给大家介绍一下. 下面我们就 ...
cpu核数和逻辑个数的区别_CPU的核心数与线程数的关系和区别
我们在选购电脑的时候,CPU是一个需要考虑到核心因素,因为它决定了电脑的性能等级.CPU从早期的单核,发展到现在的双核,多核.CPU除了核心数之外,还有线程数之说,下面就来解释一下CPU的核心数与线程 ...
cnn池化层输入通道数_（pytorch-深度学习系列）CNN中的池化层-学习笔记
CNN中的池化层首先,池化(pooling)层的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性. 什么意思? 比如在图像边缘检测问题中,实际图像里,我们的目标物体不会总出现在固定位置,即使我们连续拍摄同一个 ...

卷积核个数和输入输出通道数的关系