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 ...
一 卷積神經網絡中的卷積 Convolution in a convoluted neural network 具體內容親參考 深度學習 。 二 卷積 one by one convolution 的作用 卷積過濾器 ,它的大小是 ,沒有考慮在前一層局部信息之間的關系。最早出現在 Network In Network的論文中 ,使用 卷積是想加深加寬網絡結構 ,在Inception網絡 Going ...
2018-11-10 17:10 0 10154 推薦指數:
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.降維或升維,減少參數量 通過1*1卷積核的個數,來控制輸出的通道數也就是維度 通過一次卷積操作,W*H*6將變為W*H*1,這樣的話,使用5個1*1的卷積核,顯然可以卷積出5個W*H*1,再做通道的串接操作,就實現了W*H*5 對於某個卷積層,無論輸入圖像有多少個通道,輸出圖像通道數總是 ...
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 ...
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 ...
CNN中,1X1卷積核到底有什么作用呢? https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 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1X1卷積核,這能起到什么作用 ...
1*1shape的卷積在很多神經網絡中都有應用(如Google InceptionNet,Resnet等),比起我們常見的2*2,3*3,5*5的卷積,這樣的卷積核有什么作用呢? 首先,1*1的卷積可以增加網絡層的非線性,它的卷積過程其實相當於全連接層的計算過程,並且還加入了非線性的激活函數 ...
目錄 寫在前面 網絡結構 multi-scale training and testing 其他有意思的點 參考 博客:blog.shinelee.m ...
1X1卷積層的作用: 1.實現跨通道的交互和信息整合.2.進行卷積核通道數的降維和升維.3.就是可以在保持feature map 尺寸不變(即不損失分辨率)的前提下大幅增加非線性特性,把網絡做得很deep. 參考網址: https://www.zhihu.com/question ...