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为什么过滤器不学习相同的特性[复制]

pytorch conv-neural-network deep-learning machine-learning

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blue-sky · 技术社区 · 7 年前

卷积运算的结果是每个内核生成多个数据子集。例如,如果对尺寸为WxDx1(1通道)的图像应用5个核,则对生成5维图像表示的数据应用5个卷积。WxDx1变为W'xD'x5,其中W'和D'的尺寸小于W*D

每个内核被初始化为不同的值这一事实是否会阻止每个内核学习相同的参数?如果不是,是什么阻止每个内核学习相同的参数?

如果图像是RGB而不是灰度,那么维数WxDx3而不是WxDx1会影响内核学习模式的方式吗?

1 回复 | 直到 7 年前

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dennlinger 7 年前

正如你已经提到的,唯一的事实是什么核学习是由于权值的随机初始化开始的。

here 也适用于CNNs中的卷积核。
我认为这是明显的,不强调它作为一个重复,但基本上它的工作原理是一样的。