在之后出现的网络中,研究者多用1*1卷积核来实现通道数的降维和升维,减少训练参数量。1*1卷积核最早出现于GoogleNet网络的Inception Module中。 Inception module(naive version) 在Inception module中,通过3*3和5*5的卷积核可以提取不同感受野的特征,但随着网络深度的增加,也有网络参数过多的问题。于是GoogleNet的团...
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，从而提取特...
作用: 1、实现跨通道的交互和信息整合 2、 进行卷积核通道数的降维和升维 3、 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 跨通道的交互和信息整合 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 * 1,28cha...
使用1*1卷积是想加深加宽网络结构。 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。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; (2)加入非线性。卷积层之后经过激励层,1*1的卷积在...
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...
作用: 1. 实现跨通道的交互和信息整合 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 (作用1) 图:多通道+多卷积核做卷积示意图。 如图,输入图像layer m-1有4个通道,同时有2个卷积核w1和w2。 对于卷积核w1,先在输入图像4个通道分别作卷积,再将4个通道结果加起来得到w1的卷积输出
一般来讲，1*1卷积核的参数量很少，对于减少参数量来说是一个不错的选择，毕竟网络的参数越多，容量...
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...
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!