什么是深度学习中的卷积操作？它有哪些常见的变体？代码举例讲解

卷积操作是深度学习中最重要的运算之一。它的作用是:使用卷积核对输入进行过滤,提取输入中的重要特征。

卷积操作有以下几个常见的变体:

1. 卷积:标准的二维卷积操作。使用卷积核对输入进行卷积,提取特征。
2. 转置卷积:与标准卷积相反,起到上采样的作用。一般用于decoder中。
3. 带padding的卷积:在输入边缘填充0,控制输出大小。一般用于保持输入输出尺寸不变。
4. 带stride的卷积:卷积核移动的步长,控制输出特征图大小。较大的stride可以减小输出大小。
5. 可分离卷积:将标准卷积拆分为两个卷积过程:空间卷积和cross channel卷积。这可以减小模型的参数量。
6. 膨胀卷积:在输入内部填充0,相当于扩大了感受野。一般用于密集预测任务。
7. 转置可分离卷积:转置卷积的可分离版本,用于decoder中。

代码示例:

标准卷积:

python
conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  
output = conv(input)

转置卷积:

python 
conv_t = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=2, padding=1)  
output = conv_t(input) 

带padding的卷积:

python
conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)   # padding=1
output = conv(input)

膨胀卷积:

python
conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=2, dilation=2)  
output = conv(input)