深度学习在使用一个通道的时候怎么用其他通道辅助来训练 deep通道

一、感受野（receptive field）

这里先给出概念，感受野：在卷积神经网络CNN中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野（receptive field）。

输出特征图上每个点的数值，是由输入图片上大小为$k_h\times k_w$的区域的元素与卷积核对应每个元素相乘再相加得到的，所以输入图像上$k_h\times k_w$区域内每个元素数值的改变，都会影响输出点的像素值。==我们将这个区域叫做输出特征图上对应点的感受野。==感受野内每个元素数值的变动，都会影响输出点的数值变化。比如$3\times3$卷积对应的感受野大小就是$3\times3$，如下图所示：

而通过两层$3\times3$卷积之后，感受野的大小将会增加到$5\times5$，如下图所示：

因此，当增加卷积网络深度的同时，感受野将会增大，输出特征图中的一个像素点将会包含更多的图像语义信息。

二、多输入通道、多输出通道和批量操作

前面几篇文章的卷积计算过程比较简单，实际应用时，处理的问题要复杂的多。例如：对于彩色图片有RGB三个通道，需要处理多输入通道的场景。输出特征图往往也会具有多个通道，而且在神经网络的计算中常常是把一个批次的样本放在一起计算，所以卷积算子需要具有批量处理多输入和多输出通道数据的功能，下面将分别介绍这几种场景的操作方式。

2.1 多输入通道场景

在上面的例子中，卷积层的数据是一个2维的数组，但实际上一张图片往往含有RGB三个通道，要计算卷积的输出结果，卷积核的形式也会发生改变，假设输入图片的通道数为$C_{in}$，输入数据的形式是$C_{in}\times H_{in}\times W_{in}$,计算过程如下图所示。

步骤如下：

1. 对每个通道分别设计一个2维数组作为卷积核，卷积核数组的形状为$C_{in}\times K_{h} \times K_{w}$。
2. 对任意一个通道$C_{in} \in [0,C_{in})$，分别用大小为$k_{h}\times k_{w}$的卷积核在大小为$H_{in}\times W_{in}$的二维数组上做卷积。
3. 将这$C_{in}$个通道的计算结果相加，得到的是一个形状为$H_{out}\times W_{out}$的二维数组。

2.2 多输出通道场景

一般来说，卷积操作的输出特征图也会具有多个通道$C_{out}$，这时候我们需要设计$C_{out}$个维度为$C_{in} ×k_{h} ×k_{w}$的卷积核，卷积核数组的维度是$C_{out}\times C_{in}\times k_h \times k_w$，如下图所示：

步骤如下：

1. 将任意一输出通道$C_{out}\in[0,C_{out}]$，分别使用上面描述的形状为$C_{in} ×k_{h} ×k_{w}$的卷积核对输入图片进行卷积。
2. 对这$C_{out}$个形状为$H_{out}\times W_{out}$的

说明：
通常将卷积核的输出通道数叫做卷积核的个数。

2.3 批量操作

在卷积神经网络的计算中，通常将多个样本放在一起形成一个mini-batch进行批量操作，即输入数据的维度是 $N\times C_{in}\times H_{in}\times W_{in}$。由于会对每张图片使用同样的卷积核进行卷积操作，卷积核的维度与上面多输出通道的情况一样，仍然是$C_{out}\times C_{in}\times k_h \times k_w$，输出特征图的维度是$N\times C_{out} \times H_{out} \times W_{out}$，如下图所示：