1.介绍卷积核的作用在于 特征的抽取,是大卷积核尺寸(kernal_size)会有更大的感受野,当前也会带来更多的参数。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。1*1卷积卷积是标准卷积的一种特…
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...
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)中的结构所...
在深度学习中,卷积本质上是对信号按元素相乘累加得到卷积值。对于具有1个通道的图像,下图演示了卷积的...
由此可见,输入C*H*W=3*7*7,通过深度可分离卷积,得到输出C*H*W=128*5*5,模型参数量为(1*3*3)*3+(3*1*1)*128=27+384=411;而如果采用128个卷积核kernel_size=3*3的标准卷积,模型参数量为(3*3*3)*128=3456,使用深度可分离卷积大大减少了参数量。
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...
1. 全连接层 1.1 什么是全连接层 当前层每一个神经元和前一层所有的神经元都连接。最后一个神经元输出的是一个值。 对于CNN,如果前一层输出的是HWC的feature map,全连接层由N个维度为HWC的卷积核组成。输出N个值。 1.2 全连接层的作用 CNN提取的是局部特征,全连接层的作用就是整合这些局部特征,将feature ...
1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 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...
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: 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实现全连接,本图...
还有一个作用是把1*1卷积当做全连接层来用,实现全卷积网络。这样既减少了参数量,又能适应不同大小的...