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，同时还有保证性能。Inception V4 引入Resnet的skip conncetion的思想，进一步加深网络。
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，...
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。
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.的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以
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，...