我们这里可以简单计算一下Inception模块中使用$1\times{1}$ 卷积前后参数量的变化,这里以图2(a)为例,输入通道数 $C_{in}=192$,$1\times{1}$ 卷积的输出通道数$C_{out1}=64$,$3\times{3}$ 卷积的输出通道数$C_{out2}=128$,$5\times{5}$ 卷积的输出通道数$C_{out3}=32$,则图2(a)中的...
1.1*1 卷积 1×11\times{1}1×1卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是1×11\times{1}1×1,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为3×33\times{3}3×3,通道数也为3时,使用4个1×11\times{1}1×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到...
$1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数也为3时,使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出...
1×1卷积1、增加非线性1×1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性激活函数,从而可以增加网络的非线性,使得网络可以表达更加复杂的特征。 2、特征降维 通过控制卷积核的数量达到通道数大小的放缩。特征降维带来的好是可以减少参数和计算量。 不引入1×1卷积的卷积操作: 引入1×1卷积的操作:...
1.1*1 卷积 1×1卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是1×1,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为3×3,通道数也为3时,使用4个1×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出矩阵,如图1所示。
1×11\times{1}1×1 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是1×11\times{1}1×1 ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为3×33\times{3}3×3 ,通道数也为3时,使用4个1×11\times{1}1×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入...
NIN对不同通道的特征整合到MLP子网络中,让不同通道的特征能够交互整合,使通道之间的信息得以流通,其中的MLP子网络恰恰可以用1 * 1的卷积进行代替。 GoogLeNet则采用1... 动手学习深度学习——Task5卷积神经网络 一、卷积神经网络基础 卷积神经网络的基础概念,主要有卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和...
4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn中用1*1*m的卷积核卷积n(如512)个特征图的每一个位置(像素点),其实对于每一个位置的1*1卷积本质上都是对该位置上n个通道组成的n维vector的全连接操作。 详细解释第四条:对于单通道的feature map和单个卷积核之间的卷积来说,1X1卷积核就是对输入的一个比...
③1×1卷积可以替换全连接层。 ④深度可分离卷积。 对于标准的卷积操作:一张3通道的宽高为5×5的输入图像,经过3×3×3×4的滤波器之后,产生4个特征图。由于卷积层共有4个filter,每个filter共有3个kernel,每个kernel的尺寸为3×3,因此卷积层的参数量为:4×3×3×3=108 ...
一:11 卷积的操作实践 卷积核一般有11,33,55的卷积核,今天来说说这个1*1卷积的使用,假如,步长Stride=1,Padding=1,那么根据之前的计算公式,输出图像就是和输入图像的大小(长度和宽度)是完全一样的了,而且,因为1×1卷积核只有一个参数,那么实际上也就是给元乳香乘以了某个系数,完全的线性变化(也可以理解成一...