原文:【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用

深度学习 CNN 中 x 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 x 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 x ,那么, x 的卷积核有什么意义呢 最初应用 x 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了。 ...

2019-03-07 21:26 0 1021 推荐指数:

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CNN1X1卷积核到底有什么作用呢?

CNN1X1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 ...

Mon Sep 10 17:23:00 CST 2018 0 1951
1x1卷积核有什么作用

信道压缩~通~通~减 一、1 X 1的卷积核作用  所谓信道压缩,Network in Network是怎么做到的?  对于如下的二维矩阵,做卷积,相当于直接乘以2,貌似看上去没什么意义:  但是,对于下面这种32通道的数据,如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算,得到 ...

Fri Apr 26 18:09:00 CST 2019 0 1096
关于深度学习卷积核操作

,如图所示: 得到的“新照片”的大小为:28*28*6. 其实,每个卷积层之后都会跟一个相应的 ...

Wed May 03 18:19:00 CST 2017 0 15367
深度学习—1*1卷积核

主要作用: 1、跨通道的特征整合 2、特征通道的升维和降维 3、减少卷积核参数(简化模型),对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数,而一般情况都是多核卷积多通道,实现多个feature map的线性组合 4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn ...

Wed Jun 20 19:12:00 CST 2018 0 1136
《python深度学习》笔记---5、CNN的多个卷积核为什么能提取到不同的特征

《python深度学习》笔记---5、CNN的多个卷积核为什么能提取到不同的特征 一、总结 一句话总结: 过滤器的权重是随机初始化的 只有卷积核学习到不同的特征,才会减少成本函数 随机初始化的权重可能会确保每个过滤器收敛到成本函数的不同的局部最小值。每个过滤器开始模仿其他过滤器是不可能 ...

Fri Oct 09 04:44:00 CST 2020 0 566
 
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