伏龙阁资源网

Tensorflow 卷积的梯度反向传播过程
站长资源 2024/11/25 佚名
2 0

一. valid卷积的梯度

我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度：第一种情况，在已知卷积核的情况下，对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导)；第二种情况，在已知张量的情况下，对未知卷积核求导(即对卷积核中每一个变量求导)

1.已知卷积核，对未知张量求导

我们用一个简单的例子理解valid卷积的梯度反向传播。假设有一个3x3的未知张量x，以及已知的2x2的卷积核K

Tensorflow提供函数tf.nn.conv2d_backprop_input实现了valid卷积中对未知变量的求导，以上示例对应的代码如下：

import tensorflow as tf

# 卷积核
kernel=tf.constant(
  [
    [[[3]],[[4]]],
    [[[5]],[[6]]]
  ]
  ,tf.float32
)

# 某一函数针对sigma的导数
out=tf.constant(
  [
    [
      [[-1],[1]],
      [[2],[-2]]
    ]
  ]
  ,tf.float32
)


# 针对未知变量的导数的方向计算
inputValue=tf.nn.conv2d_backprop_input((1,3,3,1),kernel,out,[1,1,1,1],'VALID')

session=tf.Session()

print(session.run(inputValue))
[[[[ -3.]
  [ -1.]
  [ 4.]]

 [[ 1.]
  [ 1.]
  [ -2.]]

 [[ 10.]
  [ 2.]
  [-12.]]]]

2.已知输入张量，对未知卷积核求导

假设已知3行3列的张量x和未知的2行2列的卷积核K

Tensorflow提供函数tf.nn.conv2d_backprop_filter实现valid卷积对未知卷积核的求导，以上示例的代码如下：

import tensorflow as tf

# 输入张量
x=tf.constant(
  [
    [
      [[1],[2],[3]],
      [[4],[5],[6]],
      [[7],[8],[9]]
    ]
  ]
  ,tf.float32
)

# 某一个函数F对sigma的导数
partial_sigma=tf.constant(
  [
    [
      [[-1],[-2]],
      [[-3],[-4]]
    ]
  ]
  ,tf.float32
)

# 某一个函数F对卷积核k的导数
partial_sigma_k=tf.nn.conv2d_backprop_filter(x,(2,2,1,1),partial_sigma,[1,1,1,1],'VALID')

session=tf.Session()

print(session.run(partial_sigma_k))
[[[[-37.]]

 [[-47.]]]


 [[[-67.]]

 [[-77.]]]]

二. same卷积的梯度

1.已知卷积核，对输入张量求导

假设有3行3列的已知张量x，2行2列的未知卷积核K

import tensorflow as tf

# 卷积核
kernel=tf.constant(
  [
    [[[3]],[[4]]],
    [[[5]],[[6]]]
  ]
  ,tf.float32
)

# 某一函数针对sigma的导数
partial_sigma=tf.constant(
  [
    [
      [[-1],[1],[3]],
      [[2],[-2],[-4]],
      [[-3],[4],[1]]
    ]
  ]
  ,tf.float32
)


# 针对未知变量的导数的方向计算
partial_x=tf.nn.conv2d_backprop_input((1,3,3,1),kernel,partial_sigma,[1,1,1,1],'SAME')

session=tf.Session()

print(session.run(inputValue))
[[[[ -3.]
  [ -1.]
  [ 4.]]

 [[ 1.]
  [ 1.]
  [ -2.]]

 [[ 10.]
  [ 2.]
  [-12.]]]]

2.已知输入张量，对未知卷积核求导

假设已知3行3列的张量x和未知的2行2列的卷积核K

import tensorflow as tf

# 卷积核
x=tf.constant(
  [
    [
      [[1],[2],[3]],
      [[4],[5],[6]],
      [[7],[8],[9]]
    ]
  ]
  ,tf.float32
)

# 某一函数针对sigma的导数
partial_sigma=tf.constant(
  [
    [
      [[-1],[-2],[1]],
      [[-3],[-4],[2]],
      [[-2],[1],[3]]
    ]
  ]
  ,tf.float32
)


# 针对未知变量的导数的方向计算
partial_sigma_k=tf.nn.conv2d_backprop_filter(x,(2,2,1,1),partial_sigma,[1,1,1,1],'SAME')

session=tf.Session()

print(session.run(partial_sigma_k))
[[[[ -1.]]

 [[-54.]]]


 [[[-43.]]

 [[-77.]]]]

以上这篇Tensorflow 卷积的梯度反向传播过程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接