原文:1*1卷积浅析

shape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 , , 的卷积,这样的卷积核有什么作用呢 首先, 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 relu等 ,从而使网络结构变得更加的复杂。 其次, 的卷积加入可以通过控制卷积核的数量达到放缩通道数大小的目的,从而实现特征降 ...

2020-11-05 17:12 0 383 推荐指数:

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【44】1*1卷积讲解

网络中的网络以及 1×1 卷积(Network in Network and 1×1 convolutions) 在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。 也许你会好奇,1×1的卷积能做什么呢?不就是乘以数字么?听上去挺好笑的,结果并非如此,我们来具体看看 ...

Fri Feb 28 05:00:00 CST 2020 0 679
1x1卷积

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 ...

Thu Jul 05 03:18:00 CST 2018 0 811
[ 1 x 1 ] Convolution-1*1卷积的作用

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、1*1卷积(one by one convolution)的作用 1*1卷积过滤器 ,它的大小 ...

Sun Nov 11 01:10:00 CST 2018 0 10154
1*1卷积核作用

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 ...

Wed Jun 12 04:46:00 CST 2019 0 614
1*1卷积核的作用

1.改变模型维度 二维的输入数据(如\(6*6\))和\(1*1\)的卷积卷积,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 ...

Thu Mar 14 02:59:00 CST 2019 1 726
深度学习—1*1卷积

中用1*1*m的卷积卷积n(如512)个特征图的每一个位置(像素点),其实对于每一个位置的1*1卷积 ...

Wed Jun 20 19:12:00 CST 2018 0 1136
关于1*1卷积核的理解

发现很多网络使用1×1的卷积核,实际就是对输入的一个比例缩放,因为1×1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数。(对于单通道和单个卷积核而言这样理解是可以的) 对于多通道和多个卷积核的理解,1×1卷积核大概有两方面的作用:1.实现跨通道的交互和信息整合(具有 ...

Wed Sep 20 03:24:00 CST 2017 0 5388
1*1卷积核的理解和作用

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 ...

Thu Oct 04 05:13:00 CST 2018 0 4784
 
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