颜水成等人提出了网络中的网络(Network in Network),从另外一个角度来构建卷积层和全连接层。 1×1卷积层 我们知道,卷积层一般需要设置高和宽,它会识别卷积窗口内的图片特征。如果卷积层的高和宽恰好是1,那么计算模式如下: 图中,卷积核有3个输入频道,2个输出频道,((K0,0,K0,1,K0,2)对应输出的第一个通道...
此时1*1 卷积操作的公式便与全连接层一致,这就是为什么 1*1 卷积操作可以等价于一个全连接层。 最后回到Transformer上去,如何用两个 1*1 卷积代替MLP呢?假设 d_{model}=512 ,序列长度为 n ,那么可以将每个token看作 [1, 1, 512] ,并将其竖起来,使用shape为 [1, 1, 512] 的kernel进行卷积,并使用 ...
对于输入特征图中的每个位置,每个1×1卷积核都会计算出一个值。这些值组合起来就形成了输出特征图中的一个位置。 因此,1×1卷积层实际上是在对输入特征图中的每个位置执行一个线性组合,这个线性组合考虑了所有输入通道的信息。 参数比较 📊 全连接层:参数数量为2,508,800。 1×1卷积层:参数数量为513,000。...
二者仅仅是对size要求的差别，1*1卷积完全可以替代全连接层，效果没有任何差别
全连接层的作用是,可以将卷积得到的局部特征连接起来,综合考虑整个图像。 当1*1卷积层的channel个数等于全连接层的节点个数时,可以看成全连接层,其中空间维度高和宽上的每个元素相当于样本,通道相当于特征。 1×1卷积层代替全连接层的好处: (1) 不改变图像空间结构 ...
CNN卷积层、池化层、全连接层 卷积神经网络是通过神经网络反向传播自动学习的手段,来得到各种有用的卷积核的过程。 卷积神经网络通过卷积和池化操作,自动学习图像在各个层次上的特征,这符合我们理解图像的常识。人在认知图像时是分层抽象的,首先理解的是颜色和亮度,然后是边缘、角点、直线等局部细节特征,接下来是纹理...
连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算，卷积后的结果为一个节点，就对应全连接层的一个点。（理解）假设最后一个卷积层的输出为7×7×512，连接此卷积层的全连接层为1×1×4096。如果将这个全连接层转化为卷积层：1.共有4096组滤波器 2.每组滤波器含有512个卷积核 3.每个卷积核的...
那么全连接可以认为是一个c维的向量和n×c大小的矩阵相乘。卷积层可以理解为n个c×1×1的卷积核，...
NiN在此基础上提出了用1*1卷积层来代替全连接层。整个NiN是由若干个NiN块组成的(这种由重复的小结构组成大结构的例子非常多,比如还有Resnet之类的)。每个NiN块组成为:普通卷积—>1*1的卷积—>1*1的卷积。我们用了1*1的卷积来充当全连接层的效果(1*1卷积核stride=1,padding=0)。只不过这里是对每一个像素...
然后再选择用1×1卷积核,输出层数为1000层,这样得到一个[1×1×1000]层的 这样就搞定了。 扩展:用卷积层代替全连接层的好处 这样做其实有非常多的好处,比如上面的例子中输入是224x224x3 的图像,如果此时图像变得更大了,变成384x384大小的了,那么一开始按照32作为步长来进行卷积操作,最后还按照这个网络结构能得...