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...
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...
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...
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...
1×1卷积核可以通过改变特征图的深度(即通道数)来调整网络的复杂度。当使用少于输入通道数的卷积核时,它起到降维的作用;而使用更多卷积核时,则起到升维的作用。这样,网络可以根据需要增加或减少特征的复杂性。💻 计算成本优化: 在降维时,1×1卷积核可以显著减少后续层的参数数量和计算成本。例如,在一个深的卷...
在googlenet中的inception module中就使用了这种1*1的卷积核做降维,以减少计算量和增加非线性判别能力 返回目录 参考资料 《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》_张平 inceptionV1-Going Deeper with Convolutions 《深-度-学-习-核-心-技-术-与-实-践》 ...
1×1卷积核的作用 1×1卷积核主要功能是改变通道数目,致使减少计算量。在使用1×1卷积核的过程中,不改变原始图片的宽度和高度,它只是改变了通道数。它同时对原始图片的所有信道进行卷积,融合成一个值,如下图所示: 上图是一个图片的三个通道,通过 1×1卷积核,形成了与原始图片相同高与宽图片,只是通道变...
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...
因为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,增加非线性特性。 03 参考文献 https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/53411365/ https://www.zhihu.com/question/56024942/answer/369745892 http://lib....