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...
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...
1x1 卷积可以压缩信道数。池化可以压缩宽和高。 1x1卷积给神经网络增加非线性,从而减少或保持信道数不变,也可以增加信道数 11c.png 11c1.png 1.实现跨通道的交互和信息整合 1×1的卷积层(可能)引起人们的重视是在NIN的结构中,论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核,从而提高网络的表达能力。文中同...
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。
当1*1卷积出现时,在大多数情况下它作用是升/降特征的维度,这里的维度指的是通道数(厚度),而不改变图片的宽和高。 举个例子,比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征,现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5,即6个通道变成5个通道: 如下图就是一个W*H*6的特征,而1*1的卷积核在图上标出,卷积核自身...
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
卷积就是限定范围的全连接，比如3x3的卷积就是取9个像素的所有通道进行全连接，输出的神经元数量就等于...