1*1卷积的作用 卷积层参数量、计算量的计算方法 2 方法 2.1 1*1卷积的作用 (1)1*1卷积核可以通过控制卷积核数量实现降维或升维。从卷积层流程可以了解到卷积后的特征图通道数与卷积核的个数是相同的,所以当1x1卷积核的个数小于输入通道数量时,会...
卷积是深层神经网络的基础操作,但是1*1卷积是比较特殊的。原因在于,1*1卷积不能像其他卷积操作那样能够增大感受野,它只是在通道上进行卷积。那么,1*1卷积在深层神经网络中如何发挥作用?有何优越性。它被提出的背后又有什么样的思考?本视频针对这些问题展开详细讨论,让你了解1*1卷积的前世今生。
卷积是在信号处理、图像处理和其他工程/科学领域中广泛使用的技术。 在深度学习中，一种模型架构即卷积神...
增加1×1的卷积层来控制输出通道数；在最大池化层后面增加1×1卷积层减小输出通道数。基于这一设计思想...
三、作用: 1、降维(减少参数) 例子1 : GoogleNet中的3a模块 输入的feature map是28×28×192 1×1卷积通道为64 3×3卷积通道为128 5×5卷积通道为32 左图卷积核参数:192 × (1×1×64) +192 × (3×3×128) + 192 × (5×5×32) ...
改变输出通道数:1*1卷积可以调整输出的通道数。 降维:通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5。 升维:通过一次卷积操作,W*H*6将变成W*H*1,使用7个1*1的卷积核,显然可以卷积出7个W*H*1,再做通道的串接操作...
1.特征融合 在传统的CNN中,卷积层通常处理输入的局部特征。然而,1×1卷积能够实现不同通道特征的线性组合,促进特征间的交互和整合。这种操作使得网络能够学习到更加复杂和抽象的特征表示,从而提高对信息的处理能力。例如,在GoogLeNet中,1×1卷积在Inception模块中被用来融合不同尺度的特征,有效增强了网络的表达能力。
1×1卷积就是将卷积核的尺寸设置为1×1,如图所示 1×1卷积的意义 1.图片a是使用以前常规的卷积操作,原始尺寸是256×256×28的一个张量,经过32个5×5×256的卷积核卷积之后得到28×28×32的张量,总的计算量为Total multiplications。 (1)这里的计算值可以这样理解:28×28×32的张量的每一个值都是经过一次卷...
1*1卷积层的作用 /608686891*1卷积的主要作用有以下几点:1、降维(dimensionreductionality)。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-linearactivation),提升网...
作用 跨通道的特征整合 例子:使用1 ∗ 1 1*11∗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 3*33∗3,64channels的输入后面添加一个1 ∗ 1 1*11∗1,28channels的卷积核,就变成了3 ∗ 3 3*33∗3,28channels的输出,原来的64个channels就可以理解为跨通道线...