1*1的卷积作用: 1. 常常用于降维(降通道数),其实也可以用于升高维度。 2. 增加了跨通道的信息交互 3. 增加了非线性。这个存疑 原理: 从图的下部可以看出,使用1*1*5的卷积,在4*4*5的特征图上遍历整个宽和高(4*4),相当于在宽高做加乘,得到4*4*1的特征图。 也就是用3个 1*1的卷积,可以得到宽高...
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。
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...
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...
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1x
图1 1*1 卷积结构示意图 $1\times{1}$ 卷积的作用 实现信息的跨通道交互与整合。考虑到卷积运算的输入输出都是3个维度(宽、高、多通道),所以$1\times{1}$ 卷积实际上就是对每个像素点,在不同的通道上进行线性组合,从而整合不同通道的信息。
1*1卷积作用 1X1卷积在3X3卷积或者5X5卷积计算之前先降低维度。那么,1X1卷积的主要作用有以下几点:1、降维(dimensionreductionality)。比如,一张500X500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500X500X20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层,1X1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性...
那么,1*1卷积的主要作用有以下几点: 1、降维( dimension reductionality )。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...
1*1卷积的作用 我最开始接触到 卷积应该是在阅读经典论文GoogleNet的时候,当然我说的是我第一次接触,并不代表GoogleNet(包含了InceptionV1-V4)是第一个使用 卷积的。在InceptionV1网络中,Inception模块长下面这样: 可以看到这个Inception模块中,由于每一层网络采用了更多的卷积核,大大增加了模型的参数量。这时候为了...