Свертка

@MConst · Регистрация: 16.04.2022

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте!

1. Есть такой скрипт

Кликните здесь для просмотра всего текста

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
import numpy as np
import tensorflow as tf
 
#Одно изображение размером 28*28 с оттенками серого 
x=np.ones((1,28,28,1))
y = tf.keras.layers.Conv2D(1, (3,3))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 1)
 
#Одно изображение размером 28*28 с RGB
x=np.ones((1,28,28,3))
y = tf.keras.layers.Conv2D(1, (3,3))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 1)

Скажите, почему результат одинаковый? Как считает для одного канального, и как считает для трехканального?

2. Если я хочу получить значения ядер (весов в данном случае у свертки), то так получить не получиться исходя кода выше, а нужно использовать через tf.keras.Model + get_layer + get_weights, верно?

3. Пытаюсь правильно использовать tf.keras.layers.Conv3D.

Кликните здесь для просмотра всего текста

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
#Одно изображение размером 28*28 с оттенками серого.
#Есть дополнительный признак (это 4-ый признак по порядку), который оценивает определенный пиксель. Только одно значение.
x=np.ones((1,28,28,1,1))
y = tf.keras.layers.Conv3D(1, (3,3,1))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 1, 1)
 
#Одно изображение размером 28*28 с оттенками серого.
#Есть дополнительный признак (это 4-ый признак по порядку), который маркирует определенный пиксель. 10 значений.
x=np.ones((1,28,28,10,1))
y = tf.keras.layers.Conv3D(1, (3,3,3))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 8, 1)
 
#Одно изображение размером 28*28 с RGB.
#Есть дополнительный признак (это 4-ый признак по порядку), который оценивает определенный пиксель. Только одно значение.
x=np.ones((1,28,28,1,3))
y = tf.keras.layers.Conv3D(1, (3,3,1))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 1, 1)
 
#Одно изображение размером 28*28 с RGB.
#Есть дополнительный признак (это 4-ый признак по порядку), который маркирует определенный пиксель. 10 значений.
x=np.ones((1,28,28,10,3))
y = tf.keras.layers.Conv3D(1, (3,3,3))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 8, 1)

Для каждого случая насколько правильно задавать такие ядра с учетом того, что оценивается каждый пиксель? Или Conv3D надо использовать для других задач?

Добавлено через 5 часов 53 минуты
4. Скрипт

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
#Одно изображение размером 28*28 с оттенками серого 
x=np.ones((1,28,28,1))
y = tf.keras.layers.Conv2D(filters = 1, kernel_size = (3,3))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 1)
 
#Одно изображение размером 28*28 с оттенками серого 
x=np.ones((1,28,28,1))
y = tf.keras.layers.Conv2D(filters = 1, kernel_size = 3)(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 1)

Как считается, если kernel_size задаем как скалярное целое число?

Добавлено через 1 час 4 минуты
5. Скрипт

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
#Исходное значение
x=np.ones((1,28,28,1))
#Свертка
y = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3))(x)
print(y.shape)
#Возвращает (1, 26, 26, 32)
 
#Восстанавливаем значение
x_restored = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1, (3,3))(y)
print(x_restored.shape)
#Возвращает (1, 28, 28, 1)

Размерность x и x_restored полностью совпадают, но значения не совпадают. Как понимаю, Conv2DTranspose не восстанавливает, а делает другое.

Скажите, как можно сделать обратную свертку, чтобы вернулось исходное изображение?

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Модель микоризы: классовый агентный подход anaschu 02.01.2026 Раньше это было два гриба и бактерия. Теперь три гриба, растение. И на уровне агентов добавится между грибами или бактериями взаимодействий. До того я пробовал подход через многомерные массивы,. . .	Учёным и волонтёрам проекта «Einstein@home» удалось обнаружить четыре гамма-лучевых пульсара в джете Млечного Пути Programma_Boinc 01.01.2026 Учёным и волонтёрам проекта «Einstein@home» удалось обнаружить четыре гамма-лучевых пульсара в джете Млечного Пути Сочетание глобально распределённой вычислительной мощности и инновационных. . .	Советы по крайней бережливости. Внимание, это ОЧЕНЬ длинный пост. Programma_Boinc 28.12.2025 Советы по крайней бережливости. Внимание, это ОЧЕНЬ длинный пост. Налог на собак: https:/ / ********/ gallery/ V06K53e Финансовый отчет в Excel: https:/ / ********/ gallery/ bKBkQFf Пост отсюда. . .	Кто-нибудь знает, где можно бесплатно получить настольный компьютер или ноутбук? США. Programma_Boinc 26.12.2025 Нашел на реддите интересную статью под названием Anyone know where to get a free Desktop or Laptop? Ниже её машинный перевод. После долгих разбирательств я наконец-то вернула себе. . .	Thinkpad X220 Tablet — это лучший бюджетный ноутбук для учёбы, точка. Programma_Boinc 23.12.2025 Рецензия / Мнение/ Перевод Нашел на реддите интересную статью под названием The Thinkpad X220 Tablet is the best budget school laptop period . Ниже её машинный перевод. Thinkpad X220 Tablet —. . .
PhpStorm 2025.3: WSL Terminal всегда стартует в ~ and_y87 14.12.2025 PhpStorm 2025. 3: WSL Terminal всегда стартует в ~ (home), игнорируя директорию проекта Симптом: После обновления до PhpStorm 2025. 3 встроенный терминал WSL открывается в домашней директории. . .	Как объединить две одинаковые БД Access с разными данными VikBal 11.12.2025 Помогите пожалуйста !! Как объединить 2 одинаковые БД Access с разными данными.	Новый ноутбук volvo 07.12.2025 Всем привет. По скидке в "черную пятницу" взял себе новый ноутбук Lenovo ThinkBook 16 G7 на Амазоне: Ryzen 5 7533HS 64 Gb DDR5 1Tb NVMe 16" Full HD Display Win11 Pro	Музыка, написанная Искусственным Интеллектом volvo 04.12.2025 Всем привет. Некоторое время назад меня заинтересовало, что уже умеет ИИ в плане написания музыки для песен, и, собственно, исполнения этих самых песен. Стихов у нас много, уже вышли 4 книги, еще 3. . .	От async/await к виртуальным потокам в Python IndentationError 23.11.2025 Армин Ронахер поставил под сомнение async/ await. Создатель Flask заявляет: цветные функции - провал, виртуальные потоки - решение. Не threading-динозавры, а новое поколение лёгких потоков. Откат?. . .