1乘以1卷积核降维代码在深度学习中,卷积核(也称为滤波器)用于从输入数据中提取特征。1x1的卷积核,也被称为点卷积或逐点卷积,主要用于改变输入的通道数(例如降维或升维)。以下是一个使用PyTorch实现的示例,展示如何使用1x1的卷积核进行降维: python import torch import torch.nn as nn # 假设输入数据的大小是 (...
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。 深度可分离卷积完整代码实现: importtorchimportt...
卷积核(大小为1×1,通道数为3): Kernel = [[[1], // Kernel for Channel 1 [0]], // Kernel for Channel 2 [[1], // Kernel for Channel 3 [2]]] 1. 2. 3. 4. Python代码示例 下面是完成1×1卷积计算的Python代码: importnumpyasnp# 输入特征图input_tensor=np.array([[[1,2,3],[4...
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)中的结构所...
卷积神经网络就是借助卷积核对输入特征进行特征提取,再把提取到的特征送入全连接网络进行识别预测。卷积就是特征提取器,主要包括卷积Convolutional、批标准化BN、激活Activation、池化Pooling和舍弃,即CBAPD,最后送入全连接网络。 1.2 base-CNN 利用Cifar10数据集,搭建base版本的CNN。C ifar10数据集说明: 3232像素点的十...
Inception模块的精妙设计在于多路径处理，包括不同大小的卷积核，特别是1x1卷积，它在减小模型参数的同时，确保了表达能力的保持。以GoogLeNet为例，通过减小通道数，Inception模块巧妙地控制了参数膨胀，见代码片段：```html代码示例：Inception(self, c0, c1, c2, c3, c4, **kwargs):...```在Res...
代码语言:javascript 复制 输入图片:5*5*3卷积核:3*3*3-卷积核有2个:FilterW0,FilterW1偏置:1*1*1-偏置有2个:Bias b0,Bias b1卷积结果(Output Volumn):3*3*2步长(stride):2 补充: 输入:7∗7∗3中7∗7是因为 pad = 1 (在图片边界行和列都补零,补零的行和的数目是1) 补零作用:提取图片...
参考代码: 5.2 体积压缩设计 5.2.11X1卷积 1 \times 1的卷积核由于大小只有1 \times 1,所以不需要考虑像素跟周边像素的关系,因此主要用于调节通道数(灵活控制特征图的深度)。通过对不同通道上的像素点进行线性组合(相当于在特征图的通道数上进行卷积,二次提取特征,使得新特征图的特征表达更佳),然后进行非线性化...
1*1卷积浅析 1*1shape的卷积在很多神经网络中都有应用(如Google InceptionNet,Resnet等),比起我们常见的2*2,3*3,5*5的卷积,这样的卷积核有什么作用呢? 首先,1*1的卷积可以增加网络层的非线性,它的卷积过程其实相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性的激活函数(relu等),从而使网络结构变得更加的...