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*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 map,提取不同的特征,得到对应的specialized neuro。 四、从ful...
如下图所示,如果选择2个filters的1x1卷积层,那么数据就从原本的depth 3 降到了2。若用4个filters,则起到了升维的作用。 1. 相当于输入(6×6)每个元素对应的所有通道分别进行了全连接运算,输出即为filters的数量。 2. 对于池化层,可以压缩高度和宽度,1×1卷积,可以压缩或增加通道数。 降维( dimension reductio...
卷积运算（Convolution Arithmetic）转置卷积（反卷积，checkerboard artifacts）扩张卷积（空洞卷积）可分离...
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...
那么,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...
加入1x1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就降下来了 2.跨通道的信息融合: 上图是输入4个通道的原图,用两个卷积核w1和w2对图像进行卷积; w1分别在四个通道上进行卷积,然后结果相加就得到了w1卷积后的结果,融合了四个通道;w2同样,再做通道连接,也就形成了2维的结果。
1*1的卷积 原来看面经的时候经常看到这么个问题,问的是关于1*1卷积的好处和特点之类的。1*1的卷积,顾名思义就是用大小为1*1的卷积核去做卷积,但也仅仅是长宽为1,卷积核的通道数不做限制。 通过1*1的卷积,每次只看一个像素点里多个通道的信息,不会识别一个通道里面的其他空间信息。因此1*1卷积侧重于融合...
1*1卷积起到了降低参数总数的关键作用，通过通道量从256降至64，再通过1*1卷积恢复，整体上参数数量减少了近16.94倍。1*1卷积的实际计算过程，可视为2D卷积的特殊情况，遵循2D卷积的计算步骤。综上所述，1*1卷积在卷积神经网络中扮演着关键角色，不仅提升了模型的效率和性能，还扩大了其应用范围。