mxnet - mxnet.symbol.Convolution 是循环的吗？

Question

卷积符号是否循环计算，即是否假设填充的输入符号在所有维度上都是周期性的？

更具体地说，如果我有尺寸为 1x3xHxW 的输入符号，表示 RGB 图像，并且我定义了一个卷积操作，如下所示： conv1 = mxmet.symbol.Convolution(data=input, kernel=(3, 5, 5 ), pad=(0, 2, 2)... 训练后的过滤器会是什么样子？我希望它由在每个颜色通道 R、G、B 上运行的二维过滤器的线性组合组成。

我对么？

Answer 1

原来mxnet中的卷积是3D的：前两个维度反映图像坐标，而第三个维度反映深度，即特征空间的维度。对于输入层的 RGB 图像，深度为 3（除非它是深度 ==1 的灰度图像）。对于任何其他层，深度是特征的数量。

深度维度上的卷积当然是循环的，因此当前层的所有特征都可以通过找到优化检测精度的线性组合来影响下一层的任何特征。