1 x 1卷积核的作用 在incenption,resnet中使用到了大量的1x1卷积核,这些1x1的卷积核到底有哪些作用呢? 1、降维/升维。比如,一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1x1的卷积,那么结果的大小为50050020; 2、加入非线性。卷积层之后经过激励层,1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励(...
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! 图示: g...
通道数调整:通过1x1卷积层,我们可以有效地调整特征图的通道数。例如,假设输入特征图的大小为HxWxC,其中C表示通道数。经过1x1卷积核(核的数量为N)后,输出特征图的大小仍为HxW,但通道数变为N,可以灵活地控制输出特征的维度。 特征融合:1x1卷积可以用于在不同通道之间进行特征融合。通过对不同通道的特征进行组合和融...
1、1*1的卷积核有什么作用?我们该怎么去理解它的原理呢? (1)当1*1卷积出现时,在大多数情况下它作用是升/降特征的维度,这里的维度指的是通道数(厚度),而不改变图片的宽和高。 使用1*1卷积是想加深加宽网络结构。 举个例子: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...
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...
当1*1卷积出现时,在大多数情况下它作用是升/降特征的维度,这里的维度指的是通道数(厚度),而不改变图片的宽和高。 举个例子,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: 如下图就是一个W*H*6的特征,而1*1的卷积核在图上标出,卷积核自身...
1x1的卷积核可以用来实现通道维度的线性组合,从而调整输出特征图的通道数量和组合不同通道之间的信息。具...
1×1卷积的用途(Network in Network) 1×1卷积,又称为Network in Network 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...
在卷积神经网络中有很多重要的卷积核,比如1*1的卷积核,3*3的卷积核,本文将讲解1*1的卷积核的使用,它在卷积神经网络中具有重要的地位。由于1*1的卷积核使用了最小的窗口,那么1*1的卷积核就失去了卷积层可以识别高和宽维度上相邻元素构成的模式的功能。所以1*1的卷积核的主要计算发生在通道维上。使用1*...