在CNN中初始化卷积层

Question

是否具有初始化卷积层权重的功能，以将更多的注意力集中在更靠近输入图像中心的信息上？

我所有的输入图像都居中，因此距图像中心较远的像素比靠近中心的像素少。

Answer 1

请在此处查看GIF以进行卷积演示：

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic#convolution-animations

如您所见，无论图像在何处，卷积操作都相同，因此权重初始化无法更改图像的焦点。

也不建议匆忙考虑网络将学习和不需要学习什么。有时候，您作为人类可能关注的事物之外，会有令人惊讶的信号量。我建议先训练网，看看其性能如何，然后（如其他人所建议的那样）考虑种植。

Answer 2

  

是否具有初始化卷积层权重的功能，以将更多的注意力集中在更靠近输入图像中心的信息上？

这是不可能的，因为初始化只是为了触发学习过程。 但是，模型是可以具有功能的模型，可以引起人们的注意。

您不需要初始化转换。层还因为在PyTorch中已经automatically完成了。