1*1卷积的主要作用 1、降维(减少参数)。比如,一张500×500且深度为100的图片在20个filter上做1×1的卷积,那么结果的大小为500×500×20; 2、升维(用最少的参数拓宽网络channal); 3、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( non-linear activa... ...
1*1卷积的主要作用有以下几点:1、降维(dimensionreductionality)。比如,一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1的卷积,那么结果的大小为500*500*20。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(non-linearactivation),提升网络的表达能力.3 ...
增加网络非线性拟合能力:1*1卷积后通常会接激活函数,通过增加多个1*1卷积层,可以接入多个激活函数,增强网络的非线性拟合能力。 跨通道信息交融:1*1卷积允许在不同通道之间进行信息的线性组合和变换,实现跨通道的信息交互,这有助于模型更好地理解和利用多通道输入数据中的信息。
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合,可以更好地捕获不同通道之间的关联信息,从而提高模型的表达能力。 降维和升维:1x1卷积也可以用于在保持空间维度不变的情况下,减少或增加特征图的通道数。这有助于减少模型的参数数量,降低过拟合的风险,并提高模型的计算效率。
1×1卷积虽小,却在CNN的设计和优化中起到了举足轻重的作用。通过特征融合、维度调整和网络瘦身,1×1卷积不仅提升了网络的性能,也大大增强了其实用性。未来的研究中,探索更高效的1×1卷积应用将是一个值得关注的方向。 常见问答: 问:使用1×1卷积调整维度的优势是什么?
1.通过改变通道数实现降维或者升维
1*1卷积最主要的作用是 参考答案: 1x1卷积(也称为pointwise卷积)最主要的作用是改变通道数。 解析:1x1卷积核的大小与输入数据的每个像...点击查看答案 你可能感兴趣的试题 问答题关于纤维加筋土的发展趋势和应用前景,以下说法正确的有 点击查看答案 问答题phi=0.4时,前轴的制动效率为 点击查看答案 问答题Thomas ...
1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性(利用后接的非线性激活函数),把网络做的很deep。 备注:一个filter对应卷积后得到一个feature map,不同的filter(不同的weight和bias),卷积以后得到不同的feature ...
加入1x1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就降下来了 2.跨通道的信息融合: 上图是输入4个通道的原图,用两个卷积核w1和w2对图像进行卷积; w1分别在四个通道上进行卷积,然后结果相加就得到了w1卷积后的结果,融合了四个通道;w2同样,再做通道连接,也就形成了2维的结果。