$1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数也为3时,使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出...
第一个1*1的卷积把通道量从256降到64，然后在最后通过1*1卷积恢复，整体上用的参数数目差了近16.94...
平均池化层(5 \times 5的卷积核大小,步长为3),(4a)结果为4 \times 4 \times 512,(4b)结果为4 \times 4 \times 528。 128通道的1 \times 1卷积用于降维核整流线性激活。 全连接层包含1024神经元和ReLU。 dropout设置为0.7 一个使用softmax损失的线性层作为分类器(主要分类1000个类别,但是在推理阶段移除)...
逐点卷积就是1*1卷积,主要作用就是对特征图进行升维和降维,如下图: 在深度卷积的过程中,我们得到了8 * 8 * 3的输出特征图,我们用256个1 * 1 * 3的卷积核对输入特征图进行卷积操作,输出的特征图和标准的卷积操作一样都是8 * 8 * 256了。 标准卷积与深度可分离卷积的过程对比如下: 1.3 为什么要深度可...
CNN中1×1的卷积核的作用 ),且保留了图片的原有平面结构,仅仅是改变channels的数量,进而达到升维和降维的功能! 上左图显示了1×1卷积核用于降维。输入为4×4的平面,共3个通道。用两个1×1的卷积核(卷积层)作用之后,变为4×4的平面,共2通道。同理,上右图展示了升维的操作。 实现跨通道的交互和信息整合 ...
1*1的卷积作用 实现跨通道的交互和信息整合,实现卷积核通道数的降维和升维,可以实现多个feature map的线性组合,而且可实现与全连接层的等价效果。 Bottleneck 怎样才能减少卷积层参数量? 如果仅仅引入多个尺寸的卷积核,会带来大量的额外的参数,受到Network In Network中1×1卷积核的启发,为了解决这个问题,他们往Incepti...
卷积基本原理（1）：一维卷积_哔哩哔哩_bilibili 参考这个
(1) 卷积核大小为 5×5 5\times55×5 步长为 3 的均值池化层,所以 (4a) 的输出为 4×4×512 4\times4\times5124×4×512,(4d) 的输出为 4×4×528 4\times4\times5284×4×528。 (2) 大小为 1×1 1\times11×1 的128 个用来降维的卷积核和 ReLu 激活函数. ...
相当于通道层面的全连接网络，可以融合不同通道特征，而对特征的空间相关性不加处理