【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：1x1的卷積核有什么作用
信道壓縮 通 通 減 一 X 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 ，貌似看上去沒什么意義： 但是，對於下面這種 通道的數據，如果我用 個 x x 的卷積核與其做卷積運算，得到的就是 個 x 的矩陣 在這個過程中，發生了如下的事情： 遍歷 個單元格 x 計算左圖中 個信道中截面與卷積核中 個元素的乘積 此時得到的結 ...
2019-04-26 10:09 0 1096 推薦指數：
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1*1的卷積核的原理及作用
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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 ...
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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 ...
卷積核
以一張圖片作為開始吧： 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片，其中每一個都稱之為一個feature map，這里共有3個。所以如果是灰度圖，則只有一個feature map。 進行卷積操作時，需要指定卷積核的大小，圖中卷積核的大小為3，多出來的一維3不需要在代碼中指定，它會 ...
卷積層、卷積核
每個卷積核具有長、寬、深三個維度。 卷積核的長、寬都是人為指定的，長X寬也被稱為卷積核的尺寸，常用的尺寸為3X3，5X5等；卷積核的深度與當前圖像的深度（feather map的張數）相同，所以指定卷積核時，只需指定其長和寬兩個參數。 例如，在原始圖像層 （輸入層），如果圖像是灰度圖像 ...