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...
例子:使用1*1卷积核,实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化,3*3,64channels的卷积核后面添加一个1*1,28channels的卷积核,就变成了3*3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels,这...
进行卷积有一些优势，例如权重共享和平移不变性。卷积还考虑了像素的空间关系，这些功能尤其有用，特别是...
三、作用: 1、降维(减少参数) 例子1 : GoogleNet中的3a模块 输入的feature map是28×28×192 1×1卷积通道为64 3×3卷积通道为128 5×5卷积通道为32 左图卷积核参数:192 × (1×1×64) +192 × (3×3×128) + 192 × (5×5×32) = 387072 ...
1×1卷积,又称为Network in Network 如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,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1x
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。
1*1卷积核作用 1.降维或升维,减少参数量 通过1*1卷积核的个数,来控制输出的通道数也就是维度 通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5 对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道,输出图像通道数总是等于卷积...
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的张量的每一个值都是经过一次卷积运算得到的,而每一个值是由5×5×256卷积核卷积得到的,因此计算量...
经过1×1卷积后的输出保留了输入数据的原有平面结构，通过调控通道数，从而完成升维或降维的作用。