关于CNN的几个问题

[shuaihuaiyi]

1、3D卷积核的shape中，那个恒定为1的维度代表了什么呢？之前您使用tf.expand_dims将输入的维度增加了1，这两者有关吗？kernel_size中的那些参数是根据什么来进行排列的呢？
2、tf.contrib.layers.conv3d提供了默认参数activation_fn=tf.nn.relu, 为什么之后还要手动进行一次激活？
3、with语句中的最后一行scope.reuse_variables()有什么作用呢？执行完这条语句就会进入下一次循环，构造新的scope，我有点想不通

[shuaihuaiyi]

另外很多论文里的CNN都是从两侧进行padding的（比如Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs和End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF）这个项目似乎是只从末尾进行padding，这种是无所谓的吗？

深度学习刚刚入门不久，问题比较多，麻烦您啦

[liu-nlper]

你好： 最近忙于毕业材料的事，所以没时间回复。 1. CNN padding的问题：CNN在两侧padding是为了保证卷积得到的feature map与输入一致，我们一般用窄卷积（narrow conv）就行了； 2. 3D卷积核的shape中，1表示的是通道数，这个值也不是恒定为1，例如RGP图像的通道就是3；或者层叠的卷积层，第i层的输入通道即第i-1层的输出通道数（i-1层的卷积核数量）；参数的顺序参考官方文档； 3. 默认参数activation_fn=tf. nn.relu，当时我用的版本可能没有默认激活函数，如果默认是relu的话，那外层就没必要再激活一次了； 4. scope.reuse_variables()应该是为了重用变量，具体不太清楚。 另外，这个库不打算再维护了，现在开始用pytorch了，可以参考这个功能更全的版本：https://github.com/liu-nlper/SLTK 祝好

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On Thu, May 24, 2018 at 3:36 PM, 率怀一 ***@***.***> wrote: 另外很多论文里的CNN都是从两侧进行padding的（比如Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs和End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF） 这个项目似乎是只从末尾进行padding，这种是无所谓的吗？ 深度学习刚刚入门不久，问题比较多，麻烦您啦 — You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub <#25 (comment)>, or mute the thread <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ASWWilgjQIOs8_oXwkHCxL6xtWSddpaXks5t1mMKgaJpZM4UAq6V> .

[shuaihuaiyi]

在官方文档只有这样的说明

kernel_size: A sequence of N positive integers specifying the spatial dimensions of the filters. Can be a single integer to specify the same value for all spatial dimensions.

我理解这里对单词的卷积是这样的：首先一个单词表示成字符向量的序列，shape应该是【单词里的字符数量，字符向量的维度】，卷积核的shape应该是【超参数指定的卷积核长度，字符向量的维度】。如果字符向量是列向量，那么卷积核应当只沿着行进行滑动，它覆盖了所有的列，所以不会在这一方向进行滑动。是不是没有必要加入channel呢？加入channel之后，现在输入单词的shape是【单词里的字符数量，字符向量的维度，通道数（1）】，而卷积核的shape是【通道数（1），超参数指定的卷积核长度，字符向量的维度】，为什么把通道数移到最前面了呢？在tf.nn.conv*d系列API里都是按顺序写的，而tf.contrib.layers.conv2d的API文档里只有上面的说明，所以有些不理解