深度学习基础入门篇[9.2]:卷积之1*1 卷积()、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例 1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数...
虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大时,乘起来也会使得卷积核参数变的很大,而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。以GoogLeNet的3a模块为例,输入的feature map是28×28×192,...
使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
11卷积,顾名思义,卷积核的尺寸为11,通道数和输入特征通道数相同,但是卷积核的个数可以改变,实现升维和降维。 卷积核的通道数和输入特征通道数相同。 卷积核的个数决定输出特征的通道数。 1*1卷积 2.2 1*1卷积与全连接层的关系 全连接层会打破特征原有的空间信息,将特征打平用于下一步处理。 1*1卷积后,特...
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...
由此可见,输入C*H*W=3*7*7,通过深度可分离卷积,得到输出C*H*W=128*5*5,模型参数量为(1*3*3)*3+(3*1*1)*128=27+384=411;而如果采用128个卷积核kernel_size=3*3的标准卷积,模型参数量为(3*3*3)*128=3456,使用深度可分离卷积大大减少了参数量。
1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数也为3时,使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道...
1.介绍卷积核的作用在于 特征的抽取,是大卷积核尺寸(kernal_size)会有更大的感受野,当前也会带来更多的参数。图像空域内具有局部相关性,卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。1*1卷积卷积是标准卷积的一种特…
1.1∗1卷积的作用 调节通道数 由于1×1卷积并不会改变 height 和 width，改变通道的第一个最直观...
1*1卷积的意义: 1. 实现了不同通道同一位置的信息融合 如上图,C2融合了C1不同通道同一位置的信息。 2. 可以实现通道数的降维或升维 首先让我们看下Network In Network的网络结构,如下图。 上图看出,该网络结构有三个MLP卷积层组成,每个MLP卷积层分别是一个普通卷积,加两个1*1卷积。以1000分类为例,最后一...