卷積操作的線性性質

2022-07-16 00:27:17 字數 287 閱讀 3458

(離散)卷積操作其實是仿射變換的一種: 對輸入向量進行線性變換, 再加乙個bias. 是一種線性變換. 它本身也滿足線性函式的定義.

它可以被寫成矩陣乘法形式. 以下圖的卷積操作為例:

若將\(3\times 3\)的卷積核與\(4\times 4\)的輸入都按行優先展開為一維列向量. 則定義在它們之上的卷積操作可以寫為矩陣\(c\)與向量\(x\)的乘法. \(c^t\)為:

\(c\)定義了網路的連線矩陣/拓撲結構. 從這個角度去看, 卷積網路跟mlp在本質上是相同的, 只不過卷積網路的神經元共享了很多引數.

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