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 ...
深度學習 CNN 中 x 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 x 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是 x ,那么, x 的卷積核有什么意義呢 最初應用 x 卷積核的神經網絡是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不約而同的更正了。 ...
2019-03-07 21:26 0 1021 推薦指數:
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 ...
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 ...
,如圖所示: 得到的“新照片”的大小為:28*28*6. 其實,每個卷積層之后都會跟一個相應的 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層,數據都是 ...
具體可以看這篇文章,寫的很詳細。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...
feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層,數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起(像豆腐皮一樣),其中每一個稱為一個feature map。 feather map 是怎么生成 ...
主要作用: 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),對於單通道feature map 用單核卷積即為乘以一個參數,而一般情況都是多核卷積多通道,實現多個feature map的線性組合 4、可以實現與全連接層等價的效果。如在faster-rcnn ...
《python深度學習》筆記---5、CNN的多個卷積核為什么能提取到不同的特征 一、總結 一句話總結: 過濾器的權重是隨機初始化的 只有卷積核學習到不同的特征,才會減少成本函數 隨機初始化的權重可能會確保每個過濾器收斂到成本函數的不同的局部最小值。每個過濾器開始模仿其他過濾器是不可能 ...