【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用
【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神經網絡結構的時候，都看見了它們在某些層有采取 1x1 作為卷積核，起初的時候，對這個做法很是迷惑，這是因為之前接觸過的教材的例子中最小的卷積核 ...
原文：CNN中，1X1卷積核到底有什么作用呢？
CNN中， X 卷積核到底有什么作用呢 https: www.jianshu.com p ba f c e Question: 從NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了這個，為什么呢 發現很多網絡使用了 X 卷積核，這能起到什么作用呢 另外我一直覺得， X 卷積核就是對輸入的一個比例縮放，因為 X 卷積核只有一個參數，這個核在輸入上滑動，就相當於給輸入數據乘以一個系數。不知道我理 ...
2018-09-10 09:23 0 1951 推薦指數：
相關推薦
1x1的卷積核有什么作用
信道壓縮~通~通~減 一、1 X 1的卷積核作用 所謂信道壓縮，Network in Network是怎么做到的？ 對於如下的二維矩陣，做卷積，相當於直接乘以2，貌似看上去沒什么意義： 但是，對於下面這種32通道的數據，如果我用1個1x1x32的卷積核與其做卷積運算，得到 ...
1*1卷積核作用
等於卷積核數量！ 圖示： goolenet為例： resnet為例： 同樣也利用了1x1卷 ...
1*1卷積核的作用
1.改變模型維度 二維的輸入數據（如\(6*6\)）和\(1*1\)的卷積核 卷積，相當於原輸入數據直接做乘法 三維的輸入數據（如\(6*6*32\)）和\(1*1*32\)的卷積核卷積，相當於卷積核的32個數對原輸入數據的32個數加權求和，結果填到最右側對應方框中 升維 ...
1*1卷積核的理解和作用
權值共享基本上有兩種方法： 在同一特征圖和不同通道特征圖都使用共享權值，這樣的卷積參數是最少的，例如上一層為30*30*40，當使用3*3*120的卷積核進行卷積時，卷積參數為：3*3*120個.(卷積跟mlp有區別也有聯系一個神經元是平面排列，一個是線性排列) 第二種只在同一特征圖上 ...
（原）CNN中的卷積、1x1卷積及在pytorch中的驗證
轉載請注明處處： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 參考網址： https://pytorch.org/docs/stable ...
1x1卷積
你可能會想為什么有人會用1x1卷積，因為它關注的不是一塊像素，而是一個像素，圖1 圖1 我們看看傳統的卷積，它基本上是運行在一個小塊圖像上的小分類器，但僅僅是個線性分類器。圖2 圖2 如果你在中間加一個1x1卷積，你就用運行在一塊像素上的神經網絡代替了線性分類器。 在卷積操作中 ...
1×1卷積核理解
1*1的卷積核在NIN、Googlenet中被廣泛使用，但其到底有什么作用也是一直困擾的問題，這里總結和歸納下在網上查到的自認為很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升維和降維 3）減少卷積核參數（簡化模型） 1 - 引入 在我學習吳恩達老師 ...