$1\times{1}$ 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的输出矩阵,如图1所示。 图1
可以看出，1×1 卷积就是一个逐像素的全连接层。它的作用就是对通道维度进行线性变换，类似于全连接层...
v1中介绍的Depthwise Separable Convolution就是解决了传统卷积的参数数量和计算代价过于高昂的问题。Depthwise Separable Convolution分成Depthwise Convolution和Pointwise Convolution。 1.2 Depthwise卷积 其中Depthwise卷积是指不跨通道的卷积,也就是说Feature Map的每个通道有一个独立的卷积核,并且这个卷积核作用且仅作用在这...
这种固定长度的上下文向量设计的一个关键的和明显的缺点在于,它无法记住很长的句子,对很长的时序信息来说,一旦它完成了对整个序列的处理,它通常会忘记最开始的部分,从而丢失很多有用的信息。因此,在2015年Bahdanau等人为了解决长时依赖问题,提出了注意力机制。 为翻译而生 注意力机制的诞生,最开始是为了帮助神经机器...
卷积核来减少模型的参数量。在原始版本的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。此时在每一个较大卷积核的卷积层前引入 卷积,可以通过分离通道与宽高卷积来减少模型参数量。 以图1为例,在不考虑参数偏置项的情况下,若输入和输出的通道数为 ...
卷积神经网络基础 全连接网络的缺点: 模型参数过多,导致过拟合; 解决方法就是卷积神经网络卷积特点:图像填充 步幅: 多输出通道: 批量处理多张图像感受野:卷积API: 边缘检测: 池化: 激活函数: 卷积神经网络CNN的原理一基本概念 :前一层的特征图与一个可学习的卷积核进行卷积运算,卷积的结果经过激活函数后的输出形成...
但是存在两个缺点: 1.卷积后的矩阵越变越小(如果卷积层100层,每一层都缩小最终得到的将是很小的图片) 2.输入矩阵(左)边缘像素(绿阴影)只被计算过一次,而中间像素(红阴影)被卷积计算多次,意味着丢失图像角落信息。 为了解决这两个问题,就对输入图像进... ...
本文提出了一种低复杂度的词级深度卷积神经网络(CNN)用于文本分类的架构,该架构可以有效地表示文本中的远程关联。在文献中,已经提出了几种深度和复杂的神经网络来完成这个任务,假设有相对大量的训练数据可用。然而,随着网络的深入,相关的计算复杂度增加,这在实际应用中提出了严重的挑战。此外,最近的研究表明,即使在设...
我们将进一步讨论经典的深度学习(DL)架构,如循环神经网络(RNNs),前馈神经网络(FFNNs)和卷积神经网络(CNNs)。这些架构已经改善了该领域问题的性能,并克服了传统方法的局限。然而,这些模型也存在各自的问题。最近,由于 Transformer 模型在从文本分类到文本生成的所有 NLP 任务中的有效性,它们引起了巨大的兴趣。然而,主...