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...
在卷积神经网络(CNN)的发展中,1×1卷积已经成为一种不可或缺的技术,它主要用于三个方面:1.特征融合,通过对不同通道的特征进行组合,实现特征间的交互和整合;2.维度调整,通过增减网络层的深度,实现计算复杂度与性能之间的平衡;3.网络瘦身和加速,通过减少参数数量,提升网络的运行效率。本文将详细探讨1×1卷积的这些...
在这里先计算一下参数数量,一遍后面说明,5个卷积核,每个卷积核的尺寸是1*1*6,也就是一种有30个参数。 我们还可以用另一种角度去理解1*1卷积,可以把它看成是一种全连接,如下图: 这里写图片描述 第一层有6个神经元,分别是a1—a6,通过全连接之后变成5个,分别是b1—b5,第一层的六个神经元要和后面五个...
1*1卷积核是卷积神经网络中的一种卷积核,它的大小为1×1,只包含一个参数,可以用来对输入数据进行卷积运算。全连接神经网络是一种神经网络结构,它的每个神经元都与输入层的所有神经元相连,其权重参数需要通过训练来确定。1*1卷积核和全连接神经网络的作用 1*1卷积核可以用来对输入数据进行卷积运算,从而提取...
Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记(1)-- 卷积神经网络基础
卷积神经网络中卷积核的作用是提取图像更高维的特征,一个卷积核代表一种特征提取方式,对应产生一个特征图,卷积核的尺寸对应感受野的大小。 经典的卷积示意图如下: 5*5的图像使用3*3的卷积核进行卷积,结果产生3*3(5-3+1)的特征图像。 卷积核的大小一般是(2n+1)*(2n+1)的奇数乘奇数大小(n>=1),最常用的...
卷积运算(Convolution Arithmetic)转置卷积(反卷积,checkerboard artifacts)扩张卷积(空洞卷积)可分离...
1X1卷积核最开始是在颜水成论文[1312.4400] Network In Network中提出的,后来被[GoogLeNet 1409.4842] Going Deeper with Convolutions的Inception结构继续应用了。能够使用更小channel的前提就是sparse比较多 不然1*1效果也不会很明显 Network in Network and 1×1 convolutions ...
图1:1*1卷积结构 2、为什么要使用1×1卷积呢?我理解有三大好处,一是信息整合,二是减少参数量,...