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...
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...
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…
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...
LeNet、AlexNet、VGG网络的主要模式为:先使用卷积层来抽取图片的空间特征,再使用全连接层,最后输出分类结果。颜水成等人提出了网络中的网络(Network in Network),从另外一个角度来构建卷积层和全连接层。 1×1卷积层 我们知道,卷积层一般需要设置高和宽,它会识别卷积窗口内的图片特征。如果卷积层的高和宽恰好是1,...
Inception的1×1卷积核主要有两个功能：一是能够改变维度，二是减少参数。这里只说维度改变，简单说一下...
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。
卷积神经网络(CNN) 卷积层和池化层 (1)卷积层:用来进行特征提取,假设输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R,G,B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野/滤波器)。感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图(使用两个filter将得到两个特征图);通常使用...
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。