全连接是把特征图拆开组成一个一维向量,再乘以一个权重向量,这两个向量中的元素一一对应所以输出结果是一个值。而1*1卷积,我们知道卷积核实质上就是权重,1*1的卷积核那就是表明只由一个权重组成,如果特征图尺寸也是1*1的话,那输出就是一个值,此时与全连接完全一样。但是如果特征图尺寸不是1*1,而是w*h的...
全连接是用和图像同样数量的数分别去乘，前者的参数数量是卷积核，后者是图像，卷积是权值共享，减少...
一言以蔽之,全连接层是对输入的每一个数进行线性组合,而1×1卷积核是对输入的每一个特征图进行线性组合。 发布于 2021-05-04 16:48 卷积神经网络(CNN) 深度学习(Deep Learning) 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App ...
卷积层是卷积核对原图像进行卷积操作的一层结构。 卷积操作:设定一个卷积核(矩阵),然后对原图像的像素矩阵进行运算。 图2[1] 在这里,卷积核(也叫过滤器filter)被设置为3*3的矩阵,将filter与原图像的像素点进行相乘,这里选择与蓝色区域进行相乘,但是相乘的操作不是一般的矩阵相乘形式,而是向量的形式来进行,所得...
百度试题 题目卷积神经网络中,卷积层,池化层和全连接层必须同时出现。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 B
百度试题 结果1 题目下列关于1eNet的说法正确的是O A. 使用卷积解决了全连接层的不足之处 B. 卷积和池化层组合使用,逐层级的提取图像特征 C. 在网络的最后使用全两层连接作为输出 D. 在网络的最后使用全两层连接作为输入 相关知识点: 试题来源: 解析 ABC ...
B.第1、2、4、5、7、8层为卷积层,用来进行特征提取;第3、6层池化层对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度,另一方面进行特征压缩,提取主要特征;最后三层全连接层则连接所有的特征,计算每类别对应的得分C.卷积层和池化层相连即可完成一次主要特征提取D.根据层次功能,把每次特征提取看做一...
百度试题 题目A.典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成B.卷积神经网络训练时学习的是每层神经元的值C.AlexNet是一个8层的卷积神经网络D.目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层相关知识点: 试题来源: 解析 B
3、用1*1卷积代替全连接应该是基于输入尺寸的考虑，全连接的输入是特征图所有元素乘以权重再求和，但是...
全连接要求输入是向量，因此要把输入图像拉直为向量，无法只对channel维度做变换；1*1的卷积可以不用改变...