Inception V3 提出了在比较靠后的层可以用1 x n与n x 1构成的小网络代替nxn的卷积层，大幅降低参数...
1×N 和 N×1 的卷积核主要是为了发现宽的特征和高的特征 1×1的卷积核,因为在实验中发现很多特征并没有激发状态,所以通过1*1的卷积核来降维,相对应的1*1的卷积核对于1个像素是不变的,但是对于一堆像素其实就是一个简单的线性变换。这样可以升维,可以降维。
前者：（1 x n） +（n x 1）后者：n x n 非对称卷积在深层中使用较好，但在浅层使用不太好，...
卷积核你把它想像成一个过滤器,这个过滤器就象一个复杂的参数可以训练的滤镜,图像经过这个滤镜从左到右从上到下一行行扫描后,最后可以变成特征明显的图层s,只要损失函数要求特征图层s怎么样,卷积核就训练成了怎么样。或者你把卷积核想象成一个智能渔网,可以训练成只识别青鱼,它就碰到青鱼就只捞青鱼,别的都放过。
《1*1卷积核和全连接神经网络的区别》1*1卷积核是卷积神经网络中的一种卷积核,它的大小为1×1,只包含一个参数,可以用来对输入数据进行卷积运算。http://t.cn/A6pmO5a1
单项选择题若使用一个f×f的卷积核,对一张n×n×1的图像进行卷积运算。其中,填充为p,步幅为s,则输出的结果为()。 A. B. C. D. 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷
减少参数呗。降低模型参数量很重要。
为了减少参数量，论文中有说明。1 x n接n x 1的效果与n x n是一样的，但参数量少了很多。
前者：（1 x n） +（n x 1）后者：n x n 非对称卷积在深层中使用较好，但在浅层使用不太好，...