1*1卷积的作用 卷积层参数量、计算量的计算方法 2 方法 2.1 1*1卷积的作用 (1)1*1卷积核可以通过控制卷积核数量实现降维或升维。从卷积层流程可以了解到卷积后的特征图通道数与卷积核的个数是相同的,所以当1x1卷积核的个数小于输入通道数量时,会...
故3D-filters需要在三个维度上滑动（输入层的长、宽、高）。在filters上滑动的每个位置执行一次卷积操作...
1、降维(减少参数) 例子1 : GoogleNet中的3a模块 输入的feature map是28×28×192 1×1卷积通道为64 3×3卷积通道为128 5×5卷积通道为32 左图卷积核参数:192 × (1×1×64) +192 × (3×3×128) + 192 × (5×5×32) = 387072 ...
上图看出,该网络结构有三个MLP卷积层组成,每个MLP卷积层分别是一个普通卷积,加两个1*1卷积。以1000分类为例,最后一个1*1卷积输出的featuremap大小为6*6*1000。之后每个featuremap采用全局均值池化,输出1000个分类。由于没有全连接的大量参数,使用全局均值池化不需要参数,极大的降低了参数量。 如下图是在CIFAR-10...
深度可分离卷积一共需要的参数量为27 + 12 = 39 深度可分离卷积与标准卷积的参数量之比为: 可以看到,虽然深度可分离卷积将卷积过程分为了两步,但凭借其轻量的卷积方式,总体的参数量约等于标准卷积的1/9,极大减少了卷积过程的计算量。 7、全局平均池化层(GAP) ...
① 参数计算:5*5*32 ② 运算量计算:(28*28*32)*(5*5)*(192)≈1.2亿 那么1*1卷积核是怎么通过压缩通道信息来减少计算量的呢? 我们把上面你那个例子改一下在中间添加以一个1*1的卷积核 28*28*192先通过一个1*1*16卷积核得到28*28*16的大小然后再经过5*5*32的卷积核得到28*28*32的输出,那么输入...
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...
(2)而参数量其实就是所有卷积核所包含参数量，别忘了加上偏置项。32个5×5×256的卷积核加上32 2.图片b是使用1×1卷积核中间过渡来进行优化，通过上述相同的计算，可以看到总计算量和总参数量得到了大幅度下降。(1)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升维 (2)网络深度由原来的...
首先,1*1的卷积可以增加网络层的非线性,它的卷积过程其实相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性的激活函数(relu等),从而使网络结构变得更加的复杂。 其次,1*1的卷积加入可以通过控制卷积核的数量达到放缩通道数大小的目的,从而实现特征降维,以实现参数和计算量的减少。
1*1卷积核是卷积神经网络中的一种卷积核，它的大小为1×1，只包含一个参数，可以用来对输入数据进行卷积运算。全连接神经网络是一种神经网络结构，它的每个神经元都与输入层的所有神经元相连，其权重参数需要通过训练来确定。1*1卷积核和全连接神经网络的作用 1*1卷积核可以用来对输入数据进行卷积运算，从而提取...