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...
1*1卷积的主要作用有以下几点: 1、降维( dimension reductionality )。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-linear activation ),提升网络的表达能...
因此,1×1卷积层实际上是在对输入特征图中的每个位置执行一个线性组合,这个线性组合考虑了所有输入通道的信息。 参数比较 📊 全连接层:参数数量为2,508,800。 1×1卷积层:参数数量为513,000。可以看出,1×1卷积层的参数数量远小于全连接层。这是因为1×1卷积层只关注通道间的线性组合,而不考虑空间维度的变...
使用1*1卷积完成通道压缩 对于一个 28×28×192 的输入层，我们可以使用池化层压缩它的高度和宽度，但如果通道数量很大，如何才能压缩通道呢？该如何把28×28×192压缩为 28×28×32 维度呢？你可以用 32个大小为 1×1×192 的过滤器，也就是说你使用了 32 个过滤器，输出层为 28×28×32，这就是压缩...
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的话,那么1*1的卷积输出就... 查看原文 CNN卷积网络
1*1卷积 不同通道的线性叠加 理解了这一点之后,就可以明白为什么 1*1 卷积操作等价于一个全连接层了。 依旧举例说明,假如现在有一层全连接网络,输入层维度为3,输出层维度为2,具体参数如下: W = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 2 & 3 & 5 \\ \end{pmatrix} \in R^{2 \times 3} b = \...
全连接层是神经网络中的一种常见层,其中每个神经元都与上一层的所有神经元相连。将1×1卷积层看成全连接层的原因是,它的卷积核大小为1×1,相当于每个神经元只与上一层的一个神经元相连(通道的某个位置在1×1卷…
1、全连接层 在卷积神经网络中,在多个卷积层和池化层后,连接着1个或1个以上的全连接层,全连接层把卷积层和池化层提取出来的所有局部特征重新通过权值矩阵组装成一个完整的图,因为用到了所有的局部特征,所以叫全连接。全连接层会将输入映射到一个高维空间,以便于模型能够学习到输入之间的复杂关系。
卷积的。在InceptionV1网络中,Inception模块长下面这样: 可以看到这个Inception模块中,由于每一层网络采用了更多的卷积核,大大增加了模型的参数量。这时候为了减少模型参数量,在每一个较大卷积核的卷积层前引入 卷积,将宽高和通道方向的卷积进行了分离。修改后的Inception模块表示为下图: ...
network in network 这篇文章提出可以用1*1的卷积层代替全连接层,一开始很懵逼。后来看到一篇博客解释很清楚。 原文http://blog.csdn.net/YiLiang_/article/details/60468530 理解全连接层: 连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个点。(理解) ...