【lmb633的博客,卷積核】如何理解空洞卷積？
CNN網(wǎng)絡(luò)中在對(duì)圖像進(jìn)行下采樣時(shí)，常常使用pooling操作，包括average pooling和max pooling 。其作用在仿照人的視覺系統(tǒng)進(jìn)行降維，同時(shí)擴(kuò)大了感受野（perceptual field） 。對(duì)卷積層提取的特征進(jìn)行降采樣，從而能夠獲取到更高級(jí)的特征 。此外pooling層也可以保證特征位置和旋轉(zhuǎn)不變形 。
最后引入pooling還能起到降少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，防止過擬合的問題 。但是采用pooling也有其缺點(diǎn)，在降采樣的同時(shí)也會(huì)丟失一部分特征信息，損失了原始圖像中的信息 ?？斩淳矸e（diluted convolution）就是為解決pooling層的缺點(diǎn)而提出的 。它首先是針對(duì)圖像語義分割而產(chǎn)生的一種卷積方法 。不同于一般的卷積，空洞卷積的卷積核更加“蓬松”，也就是在卷積核中加入空洞，以此來擴(kuò)大感受野 。
引入了一個(gè)新的參數(shù)空洞率（dilation rate）,即卷積核的間隔數(shù)目，正常卷積核的空洞率等于1 。如下圖就是一個(gè)空洞率為2的3*3空洞卷積 。我們可以發(fā)現(xiàn)，空洞卷積不僅擴(kuò)大了感受野降低了維度，同時(shí)沒有增加計(jì)算量 。但是由于引入了一個(gè)超參數(shù)，就需要權(quán)衡每次卷積時(shí)的參數(shù)，如果空洞率過大，那么就很有可能捕捉不到圖像中小物體的信息，因此再使用時(shí)需要設(shè)置好合適的空洞率 。
cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定？
卷積參數(shù)是模型學(xué)習(xí)出來的，卷積核的大小以及個(gè)數(shù)是人工來確定的，二維卷積卷積核大小一般是1*1，3*3，5*5，7*7這樣奇數(shù)的 。卷積核的個(gè)數(shù)就是網(wǎng)絡(luò)的channel數(shù)，常見的128 256 512這種，需要根據(jù)具體任務(wù)確定 。另外最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)搜索結(jié)構(gòu)非?；穑钣忻木褪枪雀璧腘ASnet，采用某種啟發(fā)式遍歷來尋找對(duì)于特定數(shù)據(jù)集最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 。
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