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
二者仅仅是对size要求的差别，1*1卷积完全可以替代全连接层，效果没有任何差别
那么全连接可以认为是一个c维的向量和n×c大小的矩阵相乘。卷积层可以理解为n个c×1×1的卷积核，分...
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) 写下你的评论... 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 ...
谢谢邀请，我要是说我第一次听说这几个词，你信不信？
c1 = nn.Conv1d(5, 5, 1)l1.weight = nn.Parameter(c1.weight[:, :, 0])l1.bias = nn....
神经网络中的全连接层 | 全连接的核心操作是矩阵乘法,本质上是把一个特征空间线性变换到另一个特征空间。实践中通常是把特征工程(或神经网络)提取到的特征空间映射到样本标记空间,参数w相当于做了特征加权。 由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以...
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...
https://stackoverflow.com/questions/55576314/conv1d-with-kernel-size-1-vs-linear-layer/65619218#...
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...