你可能会想为什么有人会用1x1卷积,因为它关注的不是一块像素,而是一个像素,图1 图1 我们看看传统的卷积,它基本上是运行在一个小块图像上的小分类器,但仅仅是个线性分类器。图2 图2 如果你在中间加一个1x1卷积,你就用运行在一块像素上的神经网络代替了线性分类器。 在卷积操作中 ...
一 卷积神经网络中的卷积 Convolution in a convoluted neural network 具体内容亲参考 深度学习 。 二 卷积 one by one convolution 的作用 卷积过滤器 ,它的大小是 ,没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早出现在 Network In Network的论文中 ,使用 卷积是想加深加宽网络结构 ,在Inception网络 Going ...
2018-11-10 17:10 0 10154 推荐指数:
你可能会想为什么有人会用1x1卷积,因为它关注的不是一块像素,而是一个像素,图1 图1 我们看看传统的卷积,它基本上是运行在一个小块图像上的小分类器,但仅仅是个线性分类器。图2 图2 如果你在中间加一个1x1卷积,你就用运行在一块像素上的神经网络代替了线性分类器。 在卷积操作中 ...
1.降维或升维,减少参数量 通过1*1卷积核的个数,来控制输出的通道数也就是维度 通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5 对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道,输出图像通道数总是 ...
1.改变模型维度 二维的输入数据(如\(6*6\))和\(1*1\)的卷积核 卷积,相当于原输入数据直接做乘法 三维的输入数据(如\(6*6*32\))和\(1*1*32\)的卷积核卷积,相当于卷积核的32个数对原输入数据的32个数加权求和,结果填到最右侧对应方框中 升维 ...
权值共享基本上有两种方法: 在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值,这样的卷积参数是最少的,例如上一层为30*30*40,当使用3*3*120的卷积核进行卷积时,卷积参数为:3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列,一个是线性排列) 第二种只在同一特征图上 ...
CNN中,1X1卷积核到底有什么作用呢? https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 Question: 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢? 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用 ...
1*1shape的卷积在很多神经网络中都有应用(如Google InceptionNet,Resnet等),比起我们常见的2*2,3*3,5*5的卷积,这样的卷积核有什么作用呢? 首先,1*1的卷积可以增加网络层的非线性,它的卷积过程其实相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性的激活函数 ...
目录 写在前面 网络结构 multi-scale training and testing 其他有意思的点 参考 博客:blog.shinelee.m ...
1X1卷积层的作用: 1.实现跨通道的交互和信息整合.2.进行卷积核通道数的降维和升维.3.就是可以在保持feature map 尺寸不变(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性,把网络做得很deep. 参考网址: https://www.zhihu.com/question ...