改变输出通道数:1*1卷积可以调整输出的通道数。 降维:通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,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。 升维:通过一次卷积操作,W*H*6将变成W*H*1,使用7个1*1的卷积核,显然可以卷积出7个W*H*1,再做通道的串接操作...
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...
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 map,提取不同的特征,得到对应的specialized neuro。 四、从ful...
例子:使用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,3*3,64channels的卷积核后面添加一个1*1,28channels的卷积核,就变成了3*3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels,这...
1*1卷积核在深度学习领域扮演着独特角色。其显著特征是参数量稀少，有助于减轻过拟合，同时，对于调整网络深度和宽度，提升模型性能具有重要作用。在处理数据时，1*1卷积核能够进行降维或升维操作，保持空间维度不变，仅改变通道数量。例如，将通道数从128调整到512，仅需128*512个参数，网络宽度提升四倍...
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!
使用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,3*3,64channels的卷积核前面添加一个1*1,28channels的卷积核,就变成了3*3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels,这就是通道间的信息交互。因为1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(...
由此看到,使用1*1卷积核,可以实现多个feature map的线性组合,并实现通道数的升维与降维。回到开头提出的问题,本文将从以下三个点,详细说明1*1卷积核的作用及原理。 1、降低训练参数量 2、实现跨通道的交互和信息整合 3、解决了需要固定输入图像尺寸的问题 Section1 降低训练参数量 传统网络模型通过卷积层提取图...
然而，GAP层的引入也带来了收敛速度变慢的问题。在考虑前层特征图尺寸为n*n的情况下，反向传播梯度时，前层每个特征点获得的梯度变为1/n*n。其次，通过使用1*1卷积核，网络能够实现通道数的降维与升维，有效减少训练参数量。这一创新最早在GoogleNet的Inception Module中得到应用。在Inception Module中，...
1x1卷积核在长方体输入的情况下，对每个像素点在不同channels上进行线性组合，保留原有平面结构，实现深度的灵活调控。若使用2个filters的1x1卷积层，数据深度从3降为2；反之，若使用4个filters，则起到升维的作用。Inception结构中，绿色的1x1卷积代表直接执行的1x1卷积操作，而max pooling则用于去除卷积...