(实现降维,减少参数) 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cha...
(实现降维,减少参数) 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) 例子:使用1*...
(实现降维,减少参数) 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) 例子:使用1*...
(实现降维,减少参数) 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) 例子:使用1*...
卷积通道数为 ,则右半部分的网络结构所需参数量为 , 可以在不改变模型表达能力的前提下大大减少所使用的参数量。 图1 Inception模块 综上所述, 卷积的作用主要为以下两点: 实现信息的跨通道交互和整合。 对卷积核通道数进行降维和升维(改变通道数),减小参数量。
1*1卷积核和全连接神经网络的作用 1*1卷积核可以用来对输入数据进行卷积运算,从而提取特征。它可以用来降低数据的维度,从而减少网络中的参数数量,提高网络的计算效率。全连接神经网络可以用来对输入数据进行分类或回归任务,其作用是通过学习输入数据的特征,从而输出相应的结果。1*1卷积核和全连接神经网络的区别 1*...
值得一提的是,1*1卷积核还常被用作替代全连接层的手段。在深度神经网络中,全连接层的参数量庞大,而1*1卷积核通过减少参数,简化模型结构,同时保持性能优势,使得模型训练更加高效,泛化能力更强。此外,1*1卷积核还被称为时序卷积,它在处理序列数据时展现出独特优势,能捕捉时间序列的局部特征。
GoogleNet首先应用1*1卷积减少网络参数量,卷积核分别为1,3,5。如果不进行padding的话,输出的维度为x-n+1,分别设pad为0,1,2。这样卷积后得到相同维度的特征。 但是需要注意的一点是,5*5的卷积核会带来巨大的计算量,首先,我们要了解通常的卷积操作是怎么做的? 对于一张图片channels, H,W分别是3,6,6。因此...
举例来说,若输入为256通道的feature map,输出同样为256通道,可以使用3*3*256卷积层,需589824个参数,或者经过1*1*64、3*3*64、1*1*256的卷积层,参数量减少至69632。1*1卷积核不仅大幅减少了参数量,还不会影响最终输出维度。在Inception Module中,1*1卷积核还为模型增加了非线性表达能力。
1*1卷积核的作用 进行降维和升维引起人们重视的(可能)是在GoogLeNet里。对于每一个Inception模块(如下图),原始模块是左图,右图中是加入了1×1卷积进行降维的。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...