Почему при свёртке, каждая 2D-матрица входного изображения (канал) умножается на разные веса, какой смысл?
Смысл фильтров/ядер ведь в распознавании определённых свойств/признаков (углы, линии), так почему, например здесь: Демо, используются различные веса при свёртке с каждым каналом входного изображения? проверяем вертикальные линии на красном канале, затем проверяем диагональные линии на синем канале, горизонтальные линии на зелёном и т.д. в чём смысл?
Задача - выделить признаки (features). Один фильтр выделит один признак. Если вам нужно несколько признаков, то делаете несколько фильтров параллельно.
Есть пример человека: 15 фильтров, каждый реагирует на полоски с угловым смещением 12 градусов (итого 180 гр.).
Видимо не правильно сформулирован вопрос, имеется ситуация:
Вход свёрточного слоя: одна карта признаков размеров 6х6
В свёрточном слое будет происходит операция свёртки с двумя разными фильтрами (это понятно, каждый фильтр отвечает за один какой-то признак), но ведь каждый фильтр представляет собой матрицу размером 3х3 и каналов = 3 (так как количество каналов во входе = количеству каналов/глубине фильтра), так зачем/какой смысл, умножать каждый канал (матрицу 6x6) на РАЗНЫЕ матрицы (3х3) ОДНОГО фильтра.
Иначе говоря, почему здесь не одни и те же числа?
koshelevatamila4741, Рассматривай это не как каналы картинки, а то как это работает уже где-то в середине. Вот тебе приходит 10 фич (10 слоёв). Тебе надо решить собака это или кошка. И ты каждую входящую фичу проверяешь, но проверяешь её по своему (т.е. для каждой входящей, свои веса). Условно ты в первой цвета проверяешь на серый, во второй проверяешь на наличие хвоста, третью фичу ты проверяешь на наличие острых ушей и т.д.
В принципе ты можешь собрать свёртку с одни универсальный ядром для всех входящих фич, но очевидно что это будет работать хуже.
freeExec, Я про то, что ОДНА фича (карта признаков) состоит из 3 матриц (что кажется для меня логичным, так это то, что мы проверяем горизонтальные линии на красном канале, проверяем горизонтальные линии на зелёном и затем на синем канале, после этого получается ОДНА карта признаков состоящая из трёх матриц), и непонятно, почему мы каждую эту матрицу умножаем на разные матрицы фильтра (один фильтр же тоже состоит из трёх матриц), по-моему мнению, ОДИН фильтр должен состоять из ТРЁХ одинаковых матриц, ведь мы проверяем наличие ОДНОГО признака на каждом из каналов.
koshelevatamila4741, Смысл есть. Ведь сеть путём настройки сама находит признаки (а ты предлагаешь признаки частично конструировать вручную). Допустим, у домика треугольная крыша красная, а сам квадратный домик синий. Вот красный фильтр будет настраиваться на диагональные линии, а синий - на вертикальные и горизонтальные.
Тут наверное от задачи зависит. Если ты распознаешь цветы на зеленом лугу. То наверное канал зеленого цвета не несет особо ценной информации. А вот красный (маки) будет очент информативен.
А свертки для разного канала тоже разные потому что ищется разная информация. Там лепестки. Там трава. Или рябь или еще бох знает какие графические артефакты.
koshelevatamila4741, потому, что ты зациклился, что это у тебя канал цвета и ты ищешь горизонтальные линии, а это не так в общем случае. И у тебя не одна фича из трёх матриц, у тебя три разных фичи по цветам.
Сместись уже на второй уровень, когда у тебя уже матрица признаков этих самых горизонтальных и вертикальных линий. Теперь тебе надо там где горизонтальные прибавить, а там где вертикальные убавить. Как ты это сделаешь с помощью одного фильтра для всех признаков?
Простой
Средний
