在这里先计算一下参数数量,一遍后面说明,5个卷积核,每个卷积核的尺寸是1*1*6,也就是一种有30个参数。 我们还可以用另一种角度去理解1*1卷积,可以把它看成是一种全连接,如下图: 第一层有6个神经元,分别是a1—a6,通过全连接之后变成5个,分别是b1—b5,第一层的六个神经元要和后面五个实现全连接,本图...
op1 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1,1,1,1], padding='SAME') # case 2 # 输入是1张 3*3 大小的图片,图像通道数是5,卷积核是 2*2 大小,数量是1 # 步长是[1,1,1,1]最后得到一个 3*3 的feature map # 1张图最后输出就是一个 shape为[1,3,3,1] 的张量 input = tf.Varia...
importnumpyasnp# 定义输入数据input_data=np.random.rand(5,5)# 定义卷积核kernel=np.random.rand(3,3)# 定义步长stride=1# 定义填充padding=1# 计算输出特征图的大小input_size=input_data.shape[0]kernel_size=kernel.shape[0]output_size=int((input_size-kernel_size+2*padding)/stride+1)# 初始化输...
$1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数也为3时,使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出...
1*1的卷积核与Inception 论文导读:GoogLeNet模型,Inception结构网络简化(Going deeper with convolutions) GoogLeNet系列解读InceptionV1/V2 GoogLeNet Deep Learning-TensorFlow (13) CNN卷积神经网络_ GoogLeNet 之 Inception(V1-V4) 从Inception v1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2 ...
1×1卷积 1×;1卷积1、增加非线性1×;1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性激活函数,从而可以增加网络的非线性,使得网络可以表达更加复杂的特征。 2、特征降维 通过控制卷积核的数量达到通道数大小的放缩。特征降维带来的好是可以减少参数和计算量。 不引入1×;1卷积的卷积操作: 引入1...
LeNet-5的参数量是60k,是上面3)的参数量的1、6. 5) 卷积操作 卷积层的每一个神经元只需要连接9条线,而全连接层是784条线。 6) 为什么叫卷积 下面是信号处理里的卷积的公式,积分的运算就是相乘相加。 在图像处理,x(t)就是卷积核,h(t)就是原图片。 卷积核在原图片上对应位置相乘相加得到一个值,然后...
作用是将整合局部特征为一个值,用于分类。例如77200的3d矩阵作为卷积结果,用10组77200的卷积核,最后产生一个1110的向量。其实现在就是1维向量了。(注意,这个10是取决于fc的,) 就像这张图,利用卷积提取的局部特征——五官,通过全连接将局部合成为一个数,这个数包含了五官的信息(即:只有五官在这几个位置或者附近...
1. 一般情况下,使用n*n大小的卷积核对大小为N*N的图像卷积,结果图像尺寸缩小为(N-n+1),这种卷积操作的都是图像上真实的像素,不需要对图像进行扩充,也叫有效补白(Valid Padding)。 另一种补白方式是相同补白(Same Padding),在卷积核对图像执行相同补白(Same Padding)卷积时,要求卷积后图像大小跟原图像大小...
1*1卷积核的作用和原理 1*1的卷积作用: 1. 常常用于降维(降通道数),其实也可以用于升高维度。 2. 增加了跨通道的信息交互 3. 增加了非线性。这个存疑 原理: 从图的下部可以看出,使用1*1*5的卷积,在4*4*5的特征图上遍历整个宽和高(4*4),相当于在宽高做加乘,得到4*4*1的特征图。 也就是用3个...