例子:使用1*1卷积核,实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化,3*3,64channels的卷积核后面添加一个1*1,28channels的卷积核,就变成了3*3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels,这就是通道...
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...
增加非线性1∗1卷积核，可以在保持特征图尺度不变的（即不改变）的前提下大幅增加非线性特性（利用后...
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...
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...
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
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 ），...
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
卷积核的作用:提取图像的边缘,提取图像局部特征。 以下为几种常见的卷积应用: 平滑均值滤波: 高斯滤波: 图像锐化: Soble边缘检测: 2.2、3通道卷积: 每个通道的卷积核不一样,所以卷积核也变成三通道的卷积核,最后卷积的结果就是把三个通道的卷积结果加在一起,多通道图像也可以用多个卷积核进行卷积,卷积核的个数...
需要视频中的课件的小伙伴可以关注我的公众号【AI评论员】回复【阿文】无偿领取在学习卷积神经网络时,其他的卷积核没有经常看到,反而是3×3的卷积核经常出现,它到底有什么过人之处,今天我们就来讨论卷积网络里一个基础概念,也就是卷积核尺寸,以及3×3卷积核在深度学习