1×1卷积可以有效地调整通道数,即通过减少或增加特征图的深度来平衡性能与计算资源的消耗。在实践中,这种技术常被用于减轻计算负担,尤其是在深层网络中。 3.网络瘦身与加速 对于需要在资源受限的设备上运行的CNN,如移动设备和嵌入式系统,网络运行效率至关重要。1×1卷积通过减少参数数量,不仅降低了存储需求,也提升了...
4、增加非线性特性 1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性(利用后接的非线性激活函数),把网络做的很deep。 备注:一个filter对应卷积后得到一个feature map,不同的filter(不同的weight和bias),卷积以后得到不同的feature map,提取不同的特征,得到对应的specialized...
1*1卷积过滤器和正常的过滤器一样,唯一不同的是它的大小是1*1,没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早出现在 Network In Network的论文中 ,使用1*1卷积是想加深加宽网络结构 ,在Inception网络( Going Deeper with Convolutions )中用来降维. 由于3*3卷积或者5*5卷积在几百个filter的卷积层上做卷积操作时...
MSRA的ResNet同样也利用了1×1卷积,并且是在3×3卷积层的前后都使用了,不仅进行了降维,还进行了升维,使得卷积层的输入和输出的通道数都减小,参数数量进一步减少,如下图的结构。 1.png Simple Answer Most simplistic explanation would be that 1x1 convolution leads to dimension reductionality. For example, an...
经过1×1卷积后的输出保留了输入数据的原有平面结构，通过调控通道数，从而完成升维或降维的作用。
我们都知道,卷积核的作用在于特征的抽取,越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野,当然随之而来的是更多的参数。早在1998年,LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出,图像空域内具有局部相关性,卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。 但是在学习卷积神经网络的过程中,我们常常会看到一股清流般的存在—1*1的卷积!
1.1∗1卷积的作用 调节通道数 由于1×1卷积并不会改变 height 和 width，改变通道的第一个最直观...
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