(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...
(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*...
一、来源:[1312.4400] Network In Network (如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面,配合激活函数,即可实现network in network的结构) 二、应用:GoogleNet中的Inception、ResNet中的残差模块 三、作用: 1、降维(减少参数) 例子1 : GoogleNet中的3a模块 输入的feature map是28×28×192 ...
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) ...
1 1卷积核,在不损失模型特征表示能力的前提下,减少模型参数)。 Inception Module 第一版GoogleNet相比AlexNet减少了参数,但主要... 3 3卷积核。(节约了参数,加速运算并减轻了过拟合;增加了一层非线性扩展了模型表达能力;这种非对称的卷积结构拆分,可以处理更多、更丰富的空间特征,增加特征多样性)【但是,如...
包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维 3）减少卷积核参数（简化模型）
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*...
对卷积核通道数进行降维和升维,减少参数量。经过$1\times{1}$ 卷积后的输出保留了输入数据的原有平面结构,通过调控通道数,从而完成升维或降维的作用。 利用$1\times{1}$ 卷积后的非线性激活函数,在保持特征图尺寸不变的前提下,大幅增加非线性 1.1 1*1 卷积在GoogLeNet中的应用 ...