我们这里可以简单计算一下Inception模块中使用$1\times{1}$ 卷积前后参数量的变化,这里以图2(a)为例,输入通道数 $C_{in}=192$,$1\times{1}$ 卷积的输出通道数$C_{out1}=64$,$3\times{3}$ 卷积的输出通道数$C_{out2}=128$,$5\times{5}$ 卷积的输出通道数$C_{out3}=32$,则图2(a)中的...
GoogLeNet利用1×1的卷积降维后,得到了更为紧凑的网络结构,虽然总共有22层,但是参数数量却只是8层的AlexNet的十二分之一(当然也有很大一部分原因是去掉了全连接层)。 ②ResNet ResNet同样也利用了1×1卷积,并且是在3×3卷积层的前后都使用了,不仅进行了降维,还进行了升维,使得卷积层的输入和输出的通道数都减小...
上面是一个 1x1 卷积核的输出示意图, 如果是 K 个1x1 卷积核,那么 结果就是 将通道数由 D 变为 K 降维或升维 特征通道数变化: 256 —> 64 —> 256 http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert 这里先来看看全链接层和卷积层联系。 全链接层和卷积层的区别在于卷积层中的神经元只和前一...
三维卷积常用于医学领域(CT影响),视频处理领域(检测动作及人物行为) 三、1乘1 的卷积升维降维 直接原因是卷积核的个数等于输出的通道数。 升维 如果卷积核的个数等于输入图片的通道数,什么都没改变 卷积核的个数大于输入图片的通道数:比如输入6x6x1,卷积核是1x1x1xM,输出的就应该是6X6X1XM 降维度 当输入为6x6...
2、升维(用最少的参数拓宽网络channal) 例子:上一个例子中,不仅在输入处有一个1*1卷积核,在输出处也有一个卷积核,3*3,64的卷积核的channel是64,只需添加一个1*1,256的卷积核,只用64*256个参数就能把网络channel从64拓宽四倍到256。 3...
2、升维(用最少的参数拓宽网络channal) 例子:上一个例子中,不仅在输入处有一个1*1卷积核,在输出处也有一个卷积核,3*3,64的卷积核的channel是64,只需添加一个1*1,256的卷积核,只用64*256个参数就能把网络channel从64拓宽四倍到256。 3、跨通道信息交互(channal 的变换) ...
卷积核图像类似 ; ④多个卷积核: 在实际使用中 ,一个卷积神经网络 ,可能会有多个卷积核;2.卷积核底层纹理 : ① 底层纹理模式 :如果有nnn个卷积核, 可以理解为该图像...样本参数数量级1. 传统神经网络分析图片:使用传统神经网络 分析一张图片,如果该图片有100100100 万 像素 , 那么需要将每个像素值都作为一个...
ResNet同样也利用了1*1卷积，并且是在3*3卷积层的前后都使用了，不仅进行了降维，还进行了升维，参数...
2、升维(用最少的参数拓宽网络channal) 例子:上一个例子中,不仅在输入处有一个1*1卷积核,在输出处也有一个卷积核,3*3,64的卷积核的channel是64,只需添加一个1*1,256的卷积核,只用64*256个参数就能把网络channel从64拓宽四倍到256。 3、跨通道信息交互(channal 的变换) ...