例子:使用1*1卷积核,实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化,3*3,64channels的卷积核后面添加一个1*1,28channels的卷积核,就变成了3*3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels,这就是通道间的信息交互。 注意:只是在channel维度上做线性组合,W和H上...
1×1卷积核可以通过改变特征图的深度(即通道数)来调整网络的复杂度。当使用少于输入通道数的卷积核时,它起到降维的作用;而使用更多卷积核时,则起到升维的作用。这样,网络可以根据需要增加或减少特征的复杂性。💻 计算成本优化: 在降维时,1×1卷积核可以显著减少后续层的参数数量和计算成本。例如,在一个深的卷...
使用1*1卷积核,实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化,3*3,64channels的卷积核前面添加一个1*1,28channels的卷积核,就变成了3*3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels,这就是通道间的信息交互。因为1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(...
例子:使用1x1卷积核,实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化,3x3,64channels的卷积核后面添加一个1x1,28channels的卷积核,就变成了3x3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels,这就是通道间的信息交互 注意:只是在channel维度上做线性组合,W和H上是共享权...
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...
1.降维或升维,减少参数量 通过1*1卷积核的个数,来控制输出的通道数也就是维度 通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5 对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道,输出图像通道数总是等于卷积核数量!
CNN-利用1*1进行降维和升维 降维: 比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征,现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5,即6个通道变成5个通道: 通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5。
如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。 但卷积的输出输入是长方体,所以1x1卷积实际上是对每个像素点,在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能。如下图所示,如果选择2个filters的1x...
但是如果图片是多通道的,假设C通道,按照上述数学定义,一维卷积的意义就是可以把这C个通道的同一位置上的像素线性加权,得到一个新的值。如果有N 个卷积核,则可以实现通道级别的升维或者降维,从C 通道到N通道。相当于通道级别的线性加权。 全连接 全连接和一维卷积类似,不过区别在于,一维卷积是单个像素位置的全部通道...
可以看到1×;1卷积核通过控制卷积核的数量来进行降维和 Network in Network and 1×1 convolutions ;W×C,通过不断的卷积池化,得到的最终的特征图H和W一定是越来越小,C则是越来越大。 而有了1×;1卷积的方式,我们就可以压缩通道数大小。 总而言之,卷积池化可以压缩特征图的高度H...,经过一个参数为2的1...