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,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 ...
四、从fully-connected layers的角度来理解1*1卷积核 将其看成全连接层 左边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 左边6个神经元相当于输入特征里面的channels:6 右边5个神经元相当于1*1卷积之后的新的特征channels:5 左边W*H*6 经过 1*1*5的卷积核就能实现全连接。
Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记(1)-- 卷积神经网络基础
它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。 但卷积的输出输入是长方体,所以1x1卷积实际上是对每个像素点...
池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线(一)中讨论过,推文地址为:点这里,当时说池化层实际上真正起作用的地方在于他的非线性映射能力和可以保持一定量的平移不变性的能力。这个能力是因为在一个图像区域有用的特征很有可能在另一个区域同样有用。因此,为了描述一个大分辨率的图像特征,一个直观的方法就是对大...
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...
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...