part III :作用(降维、升维、跨通道交互、增加非线性) part IV :从fully-connected layers的角度理解 一、来源:[1312.4400] Network In Network (如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面,配合激活函数,即可实现network in network的结构) 二、应用:GoogleNet中的Inception、ResNet中的残差模块 三、作用: 1、降维(减...
2、加入非线性。卷积层之后经过激励层,1X1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励( non-linear activation ),提升网络的表达能力; What is Depth of a convolutional neural network? 如果卷积的输出输入都是一个平面,那么1X1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。但卷积的输出输入是长...
1x1卷积核的最大作用是降低输入特征图的通道数,就是降低计算量罢了,还有通过卷积后经过激活函数有些说...
增加1×1的卷积层来控制输出通道数;在最大池化层后面增加1×1卷积层减小输出通道数。基于这一设计思想...
1*1卷积的主要作用有以下几点:1、降维( dimension reductionality )。比如,一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积,那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层,1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励( non-linear activation ),...
1×1的卷积大概有两个方面的作用:1. 实现跨通道的交互和信息整合 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 详情请参照:http://blog.csdn.net/zhikangfu/article/details/52710266
Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记(1)-- 卷积神经网络基础
pooling理论在于,图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样,得到的结果依然能看。经过一层卷积以后,输入的图像尺寸变化不大,只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性,在每个nxn区域内,一般2x2,用一个数代表原来的4个数
右侧面板中的1x1卷积,其作用更为显著。这些卷积核就像神经网络的调色板,允许网络在数据的深度维度上进行精细调控。在输入数据是长方体的情况下,1x1卷积并非简单地忽略像素间的关联,而是在线性组合每个像素的通道信息,保持图像平面结构的同时,实现维度的增减,从而实现有效的特征重塑。例如,两个filter的...