卷积核(kernels)与滤波器(filters)的关系「建议收藏」

卷积核(kernels)与滤波器(filters)的关系「建议收藏」简单理解:卷积核:二维的矩阵滤波器:多个卷积核组成的三维矩阵,多出的一维是通道。先介绍一些术语:layers(层)、channels(通道)、featuremaps(特征图),filters(滤波器),kernels(卷积核)。从层次结构的角度来看,层和滤波器的概念处于同一水平,而通道和卷积核在下一级结构中。通道和特征图是同一个事情。一层可以有多个通道(或者说特征图)。如果输入的是一个R…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

简单理解:
卷积核:二维的矩阵
滤波器:多个卷积核组成的三维矩阵,多出的一维是通道。

先介绍一些术语:layers(层)、channels(通道)、feature maps(特征图),filters(滤波器),kernels(卷积核)。
从层次结构的角度来看,层和滤波器的概念处于同一水平,而通道和卷积核在下一级结构中。通道和特征图是同一个事情。一层可以有多个通道(或者说特征图)。如果输入的是一个RGB图像,那么就会有3个通道。“channel”通常被用来描述“layer”的结构。相似的,“kernel”是被用来描述“filter”的结构。

在这里插入图片描述
filter和kernel之间的不同很微妙。很多时候,它们可以互换,所以这可能造成我们的混淆。

那它们之间的不同在于哪里呢?

一个“Kernel”更倾向于是2D的权重矩阵。而“filter”则是指多个Kernel堆叠的3D结构。如果是一个2D的filter,那么两者就是一样的。但是一个3Dfilter,在大多数深度学习的卷积中,它是包含kernel的。每个卷积核都是独一无二的,主要在于强调输入通道的不同方面。

参考:深度学习中的各种卷积

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