1.全连接层存在的问题

在全连接层中，相邻层的神经元全部连接在一起，输出的数量可以任意决定。全连接层存在什么问题呢？那就是数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。图像是3维形状，这个形状中应该含有重要的空间信息。比如，空间上邻近的像素为相似的值、RBG的各个通道之间分别有密切的关联性、相距较远的像素之间没有什么关联等，3维形状中可能隐藏有值得提取的本质模式。但是，因为全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元（同一维度的神经元）处理，所以无法利用与形状相关的信息。而卷积层可以保持形状不变。当输入数据是图像时，卷积层会以3维数据的形式接收输入数据，并同样以3维数据的形式输出至下一层。因此，在CNN中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。另外，CNN 中，有时将卷积层的输入输出数据称为特征图（feature map）。其中，卷积层的输入数据称为输入特征图（input feature map），输出数据称为输出特征图（output feature map）。本文中将“输入输出数据”和“特征图”作为含义相同的词使用.

2.卷积运算

卷积层进行的处理就是卷积运算。卷积运算相当于图像处理中的“滤波器运算”。在介绍卷积运算时，我们来看一个具体的例子（图7-3）。

如图7-3所示，卷积运算对输入数据应用滤波器。在这个例子中，输入数据是有高长方向的形状的数据，滤波器也一样，有高长方向上的维度。假设用（height, width）表示数据和滤波器的形状，则在本例中，输入大小是(4, 4)，滤波器大小是(3, 3)，输出大小是(2, 2)。另外，有的文献中也会用“核”这个词来表示这里所说的“滤波器”。现在来解释一下图7-3的卷积运算的例子中都进行了什么样的计算。图7-4中展示了卷积运算的计算顺序。对于输入数据，卷积运算以一定间隔滑动滤波器的窗口并应用。这里所说的窗口是指图7-4中灰色的3 × 3的部分。如图7-4所示，将各个位置上滤波器的元素和输入的对应元素相乘，然后再求和（有时将这个计算称为乘积累加运算）。然后，将这个结果保存到输出的对应位置。将这个过程在所有位置都进行一遍，就可以得到卷积运算的输出。在全连接的神经网络中，除了权重参数，还存在偏置。CNN中，滤波器的参数就对应之前的权重。并且，CNN中也存在偏置。图7-3的卷积运算的例子一直展示到了应用滤波器的阶段。包含偏置的卷积运算的处理流如图7-5所示。如图7-5所示，向应用了滤波器的数据加上了偏置。偏置通常只有1个（1 × 1）（本例中，相对于应用了滤波器的4个数据，偏置只有1个），这个值会被加到应用了滤波器的所有元素上。

3.填充(padding)

在进行卷积层的处理之前，有时要向输入数据的周围填入固定的数据（比如0等），这称为填充（padding），是卷积运算中经常会用到的处理。比如，在图7-6的例子中，对大小为(4, 4)的输入数据应用了幅度为1的填充。“幅度为1的填充”是指用幅度为1像素的0填充周围。

如图7-6所示，通过填充，大小为(4, 4)的输入数据变成了(6, 6)的形状。然后，应用大小为(3, 3)的滤波器，生成了大小为(4, 4)的输出数据。这个例子中将填充设成了1，不过填充的值也可以设置成2、3等任意的整数。在图7-5的例子中，如果将填充设为2，则输入数据的大小变为(8, 8)；如果将填充设为3，则大小变为(10, 10)

3.1填充(padding)的意义

使用填充主要是为了调整输出的大小。比如，对大小为(4, 4)的输入数据应用(3, 3)的滤波器时，输出大小变为(2, 2)，相当于输出大小比输入大小缩小了 2个元素。这在反复进行多次卷积运算的深度网络中会成为问题。为什么呢？因为如果每次进行卷积运算都会缩小
空间，那么在某个时刻输出大小就有可能变为 1，导致无法再应用卷积运算。为了避免出现这样的情况，就要使用填充。在刚才的例子中，将填充的幅度设为 1，那么相对于输入大小(4, 4)，输出大小也保持为原来的(4, 4)。因此，卷积运算就可以在保持空间大小不变
的情况下将数据传给下一层。

4.步幅(stride)

在图7-7的例子中，对输入大小为(7, 7)的数据，以步幅2应用了滤波器。通过将步幅设为2，输出大小变为(3, 3)。像这样，步幅可以指定应用滤波器的间隔。综上，增大步幅后，输出大小会变小。而增大填充后，输出大小会变大。如果将这样的关系写成算式，会如何呢？接下来，我们看一下对于填充和步幅，如何计算输出大小。这里，假设输入大小为(H, W)，滤波器大小为(FH, FW)，输出大小为(OH, OW)，填充为P，步幅为S。此时，输出大小可通过式(7.1)进行计算。

5.三维数据的卷积运算

之前的卷积运算的例子都是以有高、长方向的2维形状为对象的。但是，图像是3维数据，除了高、长方向之外，还需要处理通道方向。这里，我们按照与之前相同的顺序，看一下对加上了通道方向的3维数据进行卷积运算的例子。图7-8是卷积运算的例子，图7-9是计算顺序。这里以3通道的数据为例，展示了卷积运算的结果。和2维数据时（图7-3的例子）相比，可以发现纵深方向（通道方向）上特征图增加了。通道方向上有多个特征图时，会按通道进行输入数据和滤波器的卷积运算，并将结果相加，从而得到输出。


需要注意的是，在3维数据的卷积运算中，输入数据和滤波器的通道数要设为相同的值。在这个例子中，输入数据和滤波器的通道数一致，均为3。滤波器大小可以设定为任意值（不过，每个通道的滤波器大小要全部相同）。这个例子中滤波器大小为(3, 3)，但也可以设定为(2, 2)、(1, 1)、(5, 5)等任意值。再强调一下，通道数只能设定为和输入数据的通道数相同的值（本例中为3）。

6.结合方块思考

将数据和滤波器结合长方体的方块来考虑，3维数据的卷积运算会很容易理解。方块是如图7-10所示的3维长方体。把3维数据表示为多维数组时，书写顺序为（channel, height, width）。比如，通道数为C、高度为H、长度为W的数据的形状可以写成（C, H, W）。滤波器也一样，要按（channel, height, width）的顺序书写。比如，通道数为C、滤波器高度为FH（Filter Height）、长度为FW（Filter Width）时，可以写成（C, FH, FW）。

在这个例子中，数据输出是1张特征图。所谓1张特征图，换句话说，就是通道数为1的特征图。那么，如果要在通道方向上也拥有多个卷积运算的输出，该怎么做呢？为此，就需要用到多个滤波器（权重）。用图表示的话，如图7-11所示。

图7-11中，通过应用FN个滤波器，输出特征图也生成了FN个。如果将这FN个特征图汇集在一起，就得到了形状为(FN, OH, OW)的方块。将这个方块传给下一层，就是CNN的处理流。如图 7-11 所示，关于卷积运算的滤波器，也必须考虑滤波器的数量。因此，作为4维数据，滤波器的权重数据要按(output_channel, input_channel, height, width)的顺序书写。比如，通道数为3、大小为5 × 5的滤波器有20个时，可以写成(20, 3, 5, 5)。卷积运算中（和全连接层一样）存在偏置。在图7-11的例子中，如果进一步追加偏置的加法运算处理，则结果如下面的图7-12所示。图7-12中，每个通道只有一个偏置。这里，偏置的形状是(FN, 1, 1)，滤波器的输出结果的形状是(FN, OH, OW)。这两个方块相加时，要对滤波
器的输出结果(FN, OH, OW)按通道加上相同的偏置值。另外，不同形状的方块相加时，可以基于NumPy的广播功能轻松实现（1.5.5节）。

7.批处理

神经网络的处理中进行了将输入数据打包的批处理。之前的全连接神经网络的实现也对应了批处理，通过批处理，能够实现处理的高效化和学习时对mini-batch的对应。我们希望卷积运算也同样对应批处理。为此，需要将在各层间传递的数据保存为4维数据。具体地讲，就是按(batch_num, channel, height, width)的顺序保存数据。比如，将图7-12中的处理改成对N个数据进行批处理时，数据的形状如图7-13所示。图7-13的批处理版的数据流中，在各个数据的开头添加了批用的维度。像这样，数据作为4维的形状在各层间传递。这里需要注意的是，网络间传递的是4维数据，对这N个数据进行了卷积运算。也就是说，批处理将N次的处理汇总成了1次进行.

8.Conv2D函数解析

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None)

• in_channels:输入通道数,也就是图7-13中的C,指示多少张H×W

• out_channels:输出通道数,也就是图7-13中的FN

• kernel_size:卷积核大小,也就是滤波器大小,可以自定义为num或者是num₁×num₂
  当kernel_size为num时,表示卷积核大小为num×num.

• stride:当stride=1,卷积核如图9-1所示移动,第一行卷积完毕时,到第二行卷积,其中卷积核每次卷积在水平方向上移动时相差stride=1个格子,垂直方向移动时,相差stride=1个格子.当stride=2时,卷积核如图9-2所示移动,第一行卷积完毕时,从第一行蹦到第三行卷积.水平方向移动时相隔stride=2个格子移动,垂直方向上移动时,相差stride=2个格子移动.

• padding:padding=0是表示不填充任何0,padding=1表示从(A,A)大小填充为(A+2,A+2),因为是上下左右同时填充1个,所以都要加2.

• dilation,这个参数涉及到空洞卷积的东西,但是这个我不太理解,只知道dilation=1时就是我们正常卷积.
  
  空洞卷积参考
  👉:🔗深入理解空洞卷积
  👉:🔗Convolution arithmetic

• groups 分组卷积,一般取值groups = in_channels.这个不太理解,只知道取值一般就是这样,原因以后再补充.现在研一啥也不懂

• bias即是否要添加偏置参数作为可学习参数的一个，默认为True。

• padding_mode='zeros':即padding的模式，默认采用零填充

9.conv2d代码

9.1 stride=1

图9-1

import torch
import torch.nn as nn# 设定一个[1, 3, 5, 5]的输入
input = torch.Tensor([[[[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]],[[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]],[[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]]]])
# 设定一个卷积
conv = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=3,kernel_size=3,#这里的kernel_size=3和kernel_size=(3,3)意思一样stride=1,padding=0,# 注意,这里padding=0意思是不填充任何数字# 若padding=1,则举个例子,原来的(3,3)是填充为(5,5),而非(4,4)dilation=1,groups=3)# 设定卷积的权重数值
conv.weight.data = torch.Tensor([[[[1, 1, 1],[1, 1, 1],[1, 1, 1]]],[[[2, 2, 2],[2, 2, 2],[2, 2, 2]]],[[[3, 3, 3],[3, 3, 3],[3, 3, 3]]]])
# 利用卷积得到输出
output = conv(input)
print(output)

9.2 stride=2

图9-2

import torch
import torch.nn as nn# 设定一个[1, 3, 5, 5]的输入
input = torch.Tensor([[[[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]],[[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]],[[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]]]])
# 设定一个卷积
conv = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=3,kernel_size=3,stride=2,padding=0,dilation=1,groups=3)# 设定卷积的权重数值
conv.weight.data = torch.Tensor([[[[1, 1, 1],[1, 1, 1],[1, 1, 1]]],[[[2, 2, 2],[2, 2, 2],[2, 2, 2]]],[[[3, 3, 3],[3, 3, 3],[3, 3, 3]]]])
# 利用卷积得到输出
output = conv(input)
print(output)

参考文章

[1]🔗Pytorch的nn.Conv2d详解
[2]🔗深入理解空洞卷积
[3]🔗Convolution arithmetic