tensorflow - conv2d 的任意过滤器(与矩形相反)

Question

我在由二维图像组成的数据样本上使用卷积层。滤波器形状的一个选项是 1x2，它作用于两个相邻像素的 1x2 连续 block 。如果我想要一个过滤器，它也作用于 2 个像素，但像素被它们之间的另一个像素隔开，该怎么办？是否可以在神经网络中为卷积编码这样的过滤器？

Answer 1

使其工作的代码

You can also watch a video of how to make it work with Keras

这里是一些示例代码，它为 Conv2d 定义了一个内核和一个 5x5 掩码，只允许中心值和外部值通过。

image = np.array( range(25) ).reshape([1,5,5,1] ).astype( float )

kern = tf.Variable( tf.ones( [5,5,1,1] , dtype=tf.float32) )

mask = np.array([[ 1,  1,  1,  1,  1],
                 [ 1,  0,  0,  0,  1],
                 [ 1,  0,  1,  0,  1],
                 [ 1,  0,  0,  0,  1],
                 [ 1,  1,  1,  1,  1]]).reshape( [5,5,1,1] )

mask_variable = tf.constant( mask , dtype=tf.float32 )

output           = tf.nn.conv2d( image , kern        , strides=[1,1,1,1] , padding="VALID" )
output_with_mask = tf.nn.conv2d( image , kern * mask , strides=[1,1,1,1] , padding="VALID" )

print("Using whole kernal :",output.numpy())
print("Using kernal with a mask :",output_with_mask.numpy())

还有输出

Using whole kernal : [[[[ 300.]]]]
Using kernal with a mask : [[[[ 204.]]]]

此外，反向传播不会改变掩码，因为掩码被包裹在 tf.stop_gradient 中。

干杯