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理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

译者|VK

来源|Towards Data Science

即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。

让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。

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输入的形状

你始终必须将4D数组作为CNN的输入。因此,输入数据的形状为(batch_size,height,width,depth),其中第一维表示图像的batch大小,其他三个维表示图像的各个属性,即高度,宽度和深度。深度就是色彩通道的数量。例如,RGB图像的深度为3,而灰度图像的深度为1。

输出形状

CNN的输出也是4D数组。其中batch大小将与输入batch大小相同,但是图像的其他3个尺寸可能会根据滤波器(filter) ,内核大小(kernel size)和填充值(padding)而变化。

让我们看一下下面的代码片段。

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不要在这里被input_shape参数欺骗,以为输入形状是3D,但是在进行训练时必须传递一个4D数组,该数据的形状应该是(batch_size,10,10,3)。由于input_shape参数中没有batch值,因此在拟合数据时可以采用任何batch大小。

而且正如你所见,输出的形状为(None,10,10,64)。第一个维度表示batch大小,目前为”None”。因为网络事先不知道batch大小。拟合数据后,将使用拟合数据时给出的batch大小来代替”None”。

让我们看看另一个代码片段。

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在这里,我将input_shape参数替换为batch_input_shape。顾名思义,此参数将事先提供batch大小,并且在拟合数据时你无法提供任何其他batch大小。例如,在本例你必须用batch大小为16的数据来拟合网络。

你可以从上图看到输出形状的batch大小是16而不是None。

在卷积层上附加全连接(Dense)层

我们可以简单地在另一个卷积层的顶部添加一个卷积层,因为卷积的输出维度数与输入维度数相同。

通常,我们在卷积层的顶部添加Dense层以对图像进行分类。但是,Dense层需要形状为(batch_size,units)的数据。卷积层的输出是4D的数组。因此,我们必须将从卷积层接收的输出的尺寸更改为2D数组。

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我们可以通过在卷积层的顶部插入一个Flatten层来做到这一点。Flatten层将3维图像变形成一个维。现在我们得到一个2D形状的数组(batch_size,squashed_size),这是Dense层需要的输入形状。

汇总

  • 你始终必须将形状为(batch_size, height, width, depth)的4D数组输入CNN。

  • CNN的输出数据也是形状(batch_size, height, width, depth)的4D数组。

  • 要在CNN层的顶部添加一个Dense层,我们必须使用keras的Flatten层将CNN的4D输出更改为2D。


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