1、1*1的卷积核有什么作用?我们该怎么去理解它的原理呢? (1)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。 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...
深度学习面试题19:1*1卷积核的作用 目录 举例 在Inception module上的应用 参考资料 可以减少计算量,可以增加非线性判别能力 举例 假设有1个高为30、宽为40,深度为200的三维张量与55个高为5、宽为5、深度为200的卷积核same卷积,步长=1,则结果是高为30、宽为40、深度为55的三维张量,如图所示: 该卷积过程的...
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...
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...
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像特征信息,但是很多物体可能都有同一类特征,比如人和猫、狗、鸟类都具有眼睛,汽车和自行车...
卷积后得到图片的通道数n_c等于卷积过程中使用的卷积核/过滤器个数 卷积后的输出图片尺寸大小根据上面的公式计算出Q 二、1*1卷积核的作用 单通道图片上使用1*1的卷积核 单通道图片上使用1*1卷积核.png 只会在原来的输入图片的像素上乘以一个系数,没有什么直接的效果 ...
卷积作用? NIN(Network in Network)是第一篇探索 卷积核的论文,这篇论文通过在卷积层中使用MLP替代传统线性的卷积核,使单层卷积层内具有非线性映射(激活函数)的能力,也因其网络结构中嵌套MLP子网络而得名NIN。NIN对不同通道的特征整合到MLP自网络中,让不同通道的特征能够交互整合,使通道之间的信息得以流通,其中的...
(作用2) 1、1x1的卷积核(可能)引起人们的重视是在NIN的结构中,利用MLP代替传统的线性卷积核,从而提高网络的表达能力。文中同时利用跨通道的pooling的角度解释,认为论文中剔除的MLP其实等价于在传统卷积核后面接cccp层,从而实现多个feature map的线性组合,实现跨通道的信息整合。而cccp层是等价于1x1卷积的,因此细看NI...
卷积神经网络中卷积核的作用是提取图像更高维的特征,一个卷积核代表一种特征提取方式,对应产生一个特征图,卷积核的尺寸对应感受野的大小。 经典的卷积示意图如下: 5*5的图像使用3*3的卷积核进行卷积,结果产生3*3(5-3+1)的特征图像。 卷积核的大小一般是(2n+1)*(2n+1)的奇数乘奇数大小(n>=1),最常用的...