網絡中的網絡以及 1×1 卷積(Network in Network and 1×1 convolutions) 在架構內容設計方面,其中一個比較有幫助的想法是使用1×1卷積。 也許你會好奇,1×1的卷積能做什么呢?不就是乘以數字么?聽上去挺好笑的,結果並非如此,我們來具體看看 ...
shape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 , , 的卷積,這樣的卷積核有什么作用呢 首先, 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 relu等 ,從而使網絡結構變得更加的復雜。 其次, 的卷積加入可以通過控制卷積核的數量達到放縮通道數大小的目的,從而實現特征降 ...
2020-11-05 17:12 0 383 推薦指數:
網絡中的網絡以及 1×1 卷積(Network in Network and 1×1 convolutions) 在架構內容設計方面,其中一個比較有幫助的想法是使用1×1卷積。 也許你會好奇,1×1的卷積能做什么呢?不就是乘以數字么?聽上去挺好笑的,結果並非如此,我們來具體看看 ...
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、1*1卷積(one by one convolution)的作用 1*1卷積過濾器 ,它的大小 ...
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 ...
中用1*1*m的卷積核卷積n(如512)個特征圖的每一個位置(像素點),其實對於每一個位置的1*1卷積 ...
發現很多網絡使用1×1的卷積核,實際就是對輸入的一個比例縮放,因為1×1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。(對於單通道和單個卷積核而言這樣理解是可以的) 對於多通道和多個卷積核的理解,1×1卷積核大概有兩方面的作用:1.實現跨通道的交互和信息整合(具有 ...
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 ...