卷积神经网络 - 所有特征图都是黑色（像素值为0）

Question

我正在做一个项目，在Zynq Soc上映射训练有素的CNN。我在张量流中培养了一个Lenet，并提取了重量和偏差。据我观察，权重值都接近0，几乎都没有大于1.但是lenet的输入数据是灰度图像，像素值是0到255.

当我尝试在输入图像和内核（训练的权重）之间进行二维卷积时，输出特征图都是黑色图像，因为卷积结果都接近于0.甚至考虑了Relu层。但如下图所示，根据亮度，内核和要素图中的权重值应为0到255之间的值。

我只是想知道为什么我会得到黑色（0像素值）的特征图？

Answer 1

在进行卷积之前将输入标准化，并且创建的要素图也被标准化以创建图像。要创建类似的图像，您必须找出如何在创建您正在使用的权重的网络中对输入进行规范化，并以相同的方式规范化输入，然后在要素图上进行最小 - 最大规范化并将其转换为0- 255范围。