综上所述, 卷积的作用主要为以下两点: 实现信息的跨通道交互和整合。 对卷积核通道数进行降维和升维(改变通道数),减小参数量。
我们这里可以简单计算一下Inception模块中使用$1\times{1}$ 卷积前后参数量的变化,这里以图2(a)为例,输入通道数 $C{in}=192$,$1\times{1}$ 卷积的输出通道数$C{out1}=64$,$3\times{3}$ 卷积的输出通道数$C{out2}=128$,$5\times{5}$ 卷积的输出通道数$C{out3}=32$,则图2(a)中的结构所...
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...
因此,卷积的作用可以总结为可以实现信息的通道整合和交互,以及具有升维/降维的能力。 卷积核是否越大越好? 这是本文的最后一个问题,显然这个问题我们肯定会回答否。但你是否真的认真思考过其中的原因?在早期的一些经典网络中如Lenet-5和AlexNet,用到了一些大的卷积核例如 ,受限于当时的计算资源,无法将网络堆叠得很...
(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*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...
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...
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...
1*1卷积的作用 读了一个关于对吴恩达深度学习中1*1卷积作用的课程描述。 只为记录下自己的总结。 对尺寸为(w*h)的图像进行1*1卷积 1. 卷积后不会改变输入图像的尺寸 2. 如果输入图像深度为d,那么使用d个1*1*d的卷积核去卷积,只会相当于引入了非线性。
1*1卷积原理和作用洋洋 河南农业大学 农业硕士3 人赞同了该文章 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...