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...
2. 进行卷积核通道数的降维和升维,减少网络参数 进行降维和升维引起人们重视的(可能)是在GoogLeNet里。对于每一个Inception模块(如下图),原始模块是左图,右图中是加入了1×1卷积进行降维的。虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数...
1x1卷积核的最大作用是降低输入特征图的通道数，就是降低计算量罢了，还有通过卷积后经过激活函数有些说...
1*1卷积核的优点是可以减少网络中的参数数量,提高网络的计算效率,从而加速模型的训练和推理过程。它还可以用来提取输入数据的特征,从而对数据进行降维处理,减少过拟合的风险。缺点是1*1卷积核的特征提取能力较弱,不能对数据进行全局的特征提取。 全连接神经网络的优点是可以对输入数据进行分类和回归任务,具有较强的特...
最早出现在Network in Network 中,使用1*1 的卷积核是想加深加宽网络结构, 在Inception 网络中用来降维,并且消除尺寸对识别结果的影响,使用多个不同的filter size 来提取feature map: 在FCN中的1*1 卷积核: 在传统网络结构中后三层为1维向量,不再采用卷积计算,使用全连接计算,会损失二维信息。在FCN中将这三层转...
CNN图像通道数和卷积核的大小及数量的关系 CNN图像通道数和卷积核的大小及数量的关系对于一张56×56×3的图片来说,3代表的就是输入图像的通道数,也可以理解为3张56×56的特征图,例如对一幅彩色图像来说,就代表R、G、B三颜色通道的特征图。因此对其进行卷积运算时,卷积核的深度就必须与输入图像的通道数相同,拿...
1*1卷积核，实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化，灵活控制特征图的深度/通道数，...
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...
所谓1*1默认是w和h上的1*1,但对于高维度,其实应该是这样 就是H和W不变,而是channel这个维度上降维,如图对于channel与原三维矩阵相同的1*1卷积核,直接channel就给干到了1维,而原来是32维。 对应的,如果1*1卷积核的第三维度设置为31,那么就两个维度的了,也就是6*6*2了,这里可以灵活设置自己最后想得到的...