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...
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...
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。
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...
因此, 1 × 1 1\times 1 1×1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 11 × 11...
1*1卷积的作用 我最开始接触到 卷积应该是在阅读经典论文GoogleNet的时候,当然我说的是我第一次接触,并不代表GoogleNet(包含了InceptionV1-V4)是第一个使用 卷积的。在InceptionV1网络中,Inception模块长下面这样: 可以看到这个Inception模块中,由于每一层网络采用了更多的卷积核,大大增加了模型的参数量。这时候为了...
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...
CNN模型中 卷积层 RELU层 池化层 作用及顺序 保留大于0的值,即保留特征比较好的值,将特征小于0的值舍去池化层pooling池化(Pooling):也称为欠采样或下采样。主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量,减小过拟合,同时提高模型的容错性一般是卷积层-> relu ->池化层 ...
从以上可以看出,MLP卷积层通过叠加"micro network"网络,提高非线性表达,而其中的"micro network"基本组成单元是1*1卷积网路,说到这,就要解释一下1*1卷积了,该篇论文是首次提出1*1卷积,具有划时代的意义,之后的Googlenet借鉴了1*1卷积,还专门致谢过这篇论文。