在caffe中如何計算卷積的?
caffe中, 卷積網路的前向傳播過程需要計算類似w∗
x+b 這樣的連線, forward_cpu_gemm()函式用weight矩陣和輸入的bottom相乘, 然後對bias進行處理, bias程式會根據情況決定是否對bias進行scale(放大/縮小).
另外可以參考知乎問題:在 caffe 中如何計算卷積？
我們知道, caffe中的卷積運算採用的是矩陣計算, 那麼caffe是如何構造卷積矩陣的.
我們可以參考下圖:
具體的**參考:high performance convolutional neural networks for document processing
由圖可知, 傳統的卷積方式與矩陣計算方式的卷積運算的區別, 後者通過預先轉換, 得到輸入資料與卷積核的矩陣形式, 然後進行一次矩陣運算就能得到多個卷積核的特徵圖.
我們假設
輸入資料input_features:w∗
h∗d , 其中d是資料深度, w∗
h 是資料大小
卷積核conv_filter:kw
∗kh∗
d∗m , 其中k∗
k 是核大小, d是核深度, m是核數量
卷積超引數:stride是卷積步長, sw
表示寬度方向的步長, sh
表示高度方向的步長.
卷積超引數:pad是卷積填充操作, pa
dw代表寬度方向上的填充,長度 pa
dh代表高度方向上的填充長度.
第一步, 先將input_features按照配置的卷積方式來轉換成矩陣, 也就是圖中input_features->input_features(matrix)的過程.那麼新的input_features(matrix): in
putf
eatu
res(
matr
ix)=
ofs×
(kw∗
kh∗d
) input_features(matrix)是乙個二維矩陣, 其中ofs代表的是output_features_size, ofs由輸入資料的大小w∗
h 和卷積核大小kw
∗kh 共同確定. of
s=[w
−kw+
2∗pa
dwsw
+1]×
[h−k
h+2∗
padh
sh+1
] 第二步, 將卷積核轉換成矩陣形式, 由conv_filters kw
∗kh∗
∗d∗m
四維轉換成conv_filters(matrix) (k
w∗kh
∗d)∗
m 二維格式.
第三步, 進行矩陣運算 ou
tput
feat
ures
(mat
rix)
=inp
ut_f
eatu
res(
matr
ix)×
conv
_fea
ture
s(ma
trix
)=×=
ofs×
m=(w
−kw+
2∗pa
dwsw
+1)×
(h−k
h+2p
adhs
h+1)
最後將output_features(matrix)轉換成output_features ou
tput
_fea
ture
s(ma
trix
)→ou
tput
feat
ures
=(w−
kw+2
∗pad
wsw+
1)∗(
h−kh
+2pa
dhsh
+1)∗
m
Caffe的卷積原理
caffe中的卷積計算是將卷積核矩陣和輸入影象矩陣變換為兩個大的矩陣a與b，然後a與b進行矩陣相乘得到結果c 利用gpu進行矩陣相乘的高效性 三個矩陣的說明如下 1 在矩陣a中 m為卷積核個數，k k k，等於卷積核大小，即第乙個矩陣每行為乙個卷積核向量 是將二維的卷積核轉化為一維 總共有m行，表示...
caffe中的卷積
如上，將三維的操作轉換到二維上面去做，然後呼叫gemm庫進行矩陣間的運算得到最後結果。兩個矩陣相乘，需要中間的那個維度相同，這個相同的維度就是c k k，其中c是feature map的維度，k為卷積核的邊長。按照卷積核在feature map上面滑窗的順序將其展開成二維的。在三維上面看，就是卷積核...
caffe原始碼 卷積層
input 3 5 5 c h w pading 1 步長 2 卷積核 2 3 3 3 n c k k output 2 3 3 c h w 如下圖所示 首先需要理解caffe裡面的im2col和col2im 然後 卷積層 其實和 全連線層 差不多了 input 3 4 4 c h w 卷積核 1 ...