二维卷积神经网络的结构理解

针对这个图，我们对应着卷积的api函数来说：

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)

如上图：

第一列为一张输入图像，大小为7*7*3，即宽高为7*7，通道数为3

所以inputs的维度就是： [-1, 7, 7, 3] , -1是表示batch的大小可以随意，基于输入决定

第二列和第三列为一个卷积层，对应着参数filter，它是一个4d的参数，分别为卷积层的高，宽，图像通道数，卷积核数

宽高很显然是3*3，就是第二列或者第三列里面的一个红色的矩形的宽高

图像通道数，对应着输入图像的通道数，也就是3，也就是第二列Filter W0或W1中的3*3矩形的个数，可以看到上面第一列和第二列之间的连线，说明第一列的7*7的矩形个数和第二列的3*3的矩形个数要一致，都是图像的通道数

卷积核数，就是第二列到第三列的列数，只有两列，所以卷积核数是2，一个卷积核是指整个第二列或第三列，卷积核不是那个3*3的矩形，是整个第二列的3个3*3的矩形的组合，所以整个第二列是一个卷积核，第三列也是一个卷积核

第四列是卷积后的值

输入层和第二列的卷积核计算得到的结果为Output Volume的第一个3*3的矩阵，这个3*3矩阵的每个元素都会加上b[0]，上图是已经加后的结果

输入层和第三列的卷积核计算得到的结果为Output Volume的第二个3*3的矩阵，这个3*3矩阵的每个元素都会加上b[1]，上图是已经加后的结果

偏执b的维度及其加法规则：

偏执b是一个一维的向量，维度与卷积核数一致，也就是2，所以b的维度是2*1

加法规则上面已经解释了，因为b的维度与卷积核的维度一致，所以是输入层和第一个卷积核每步计算的结果要加上b[0], 输入层和第二个卷积核每步计算的结果要加上b[1]

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