理解CNN中的通道 channel

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow 、mxnet ,channels 都是必填的一个参数。

channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档。

首先,是tensorflow中给出的,对于输入样本中 channels 的含义。一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红、绿、蓝);而monochrome图片,channels 数量是 1 。

channels :——tensorflow
Number of color channels in the example images. 
For color images, the number of channels is 3 (red, green, blue).
For monochrome images, there is just 1 channel (black).

其次,mxnet 中提到的,一般 channels 的含义是,每个卷积层中卷积核的数量。

channels (int) :——mxnet
The dimensionality of the output space, i.e. 
the number of output channels (filters) in the convolution.

为了更直观的理解,下面举个例子,图片使用自 吴恩达老师的深度学习课程 。

如下图,假设现有一个为 6×6×3 的图片样本,使用 3×3×3 的卷积核(filter)进行卷积操作。此时输入图片的 channels 为 3 ,而卷积核中的 in_channels 与 需要进行卷积操作的数据的 channels 一致(这里就是图片样本,为3)。

理解CNN中的通道 channel

接下来,进行卷积操作,卷积核中的27个数字与分别与样本对应相乘后,再进行求和,得到第一个结果。依次进行,最终得到4×4的结果。

理解CNN中的通道 channel

上面步骤完成后,由于只有一个卷积核,所以最终得到的结果为 4×4×1 , out_channels 为 1 。在实际应用中,都会使用多个卷积核。这里如果再加一个卷积核,就会得到 4×4×2 的结果。

理解CNN中的通道 channel

总结一下,我把上面提到的 channels 分为三种:

  1. 最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型,比如RGB;
  2. 卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels;
  3. 卷积核中的 in_channels ,刚刚2中已经说了,就是上一次卷积的 out_channels ,如果是第一次做卷积,就是1中样本图片channels。

说到这里,相信已经把 channels 讲的很清楚了。在CNN中,想搞清楚每一层的传递关系,主要就是 height,width 的变化情况,和 channels 的变化情况。

参考:【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel

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