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...
增加网络非线性拟合能力:1*1卷积后通常会接激活函数,通过增加多个1*1卷积层,可以接入多个激活函数,增强网络的非线性拟合能力。 跨通道信息交融:1*1卷积允许在不同通道之间进行信息的线性组合和变换,实现跨通道的信息交互,这有助于模型更好地理解和利用多通道输入数据中的信息。发布...
1.特征融合 在传统的CNN中,卷积层通常处理输入的局部特征。然而,1×1卷积能够实现不同通道特征的线性组合,促进特征间的交互和整合。这种操作使得网络能够学习到更加复杂和抽象的特征表示,从而提高对信息的处理能力。例如,在GoogLeNet中,1×1卷积在Inception模块中被用来融合不同尺度的特征,有效增强了网络的表达能力。
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 ...
2.1卷积：单通道形式 在深度学习中，卷积本质上是对信号按元素相乘累加得到卷积值。对于具有1个通道的...
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...
1×1卷积简介 1×1卷积就是将卷积核的尺寸设置为1×1,如图所示 1×1卷积的意义 1.图片a是使用以前常规的卷积操作,原始尺寸是256×256×28的一个张量,经过32个5×5×256的卷积核卷积之后得到28×28×32的张量,总的计算量为Total multiplications。 (1)这里的计算值可以这样理解:28×28×32的张量的每一个值...
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。
此外,特别简单地,使用1*1的卷积核的另一个特点在于它不会改变尺寸大小,但可以很方便地实现通道数的变化,控制卷积核的个数就可以达到这一目的。 NiN(Network in Network)网络中的1*1卷积 之前提到过AlexNet,VGG等网络,都是在经过一些列卷积池化操作过后将结果打平(flatten),送入全连接层,最终将结果映射到结果数...
1*1的卷积的作用 有一副8*8的图,进行1*1的卷积 如果是单通道:则1*1的卷积只是将矩阵乘上一个数字,没啥作用 但如果是3通道,卷积核也变成3通道,则可以提取不同通道的特征(赋予不同的权重),再加一个Bias 典型的应用场景,有一张图,经过卷积后有28*28*64 64个信道,我们可以通过卷积压缩长和宽,但是如何...