对1x1大小的卷积核的作用说法正确的是()A.通过控制卷积核个数实现升维或者降维,从而减少模型参数B.对不同特征进行归一化操作C.用于不同channel上特征的融合D.以
百度试题 题目GoogLeNet中1X1卷积核的作用是控制输入的通道个数,减少卷积操作参数,还能起到shortcut的作用 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A
1x1的卷积核由于大小只有1x1,所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系,它主要用于调节通道数,对不同的通道上的像素点进行线性组合,然后进行非线性化操作,可以完成升维和降维的功能,如下图所示,选择2个1x1大小的卷积核,那么特征图的深度将会从3变成2,如果使用4个1x1的卷积核,特征图的深度将会由3变成4。 二、减少参...
1X1卷积核到底有什么作用 作用: 1. 实现跨通道的交互和信息整合 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 3.对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数,而一般情况都是多核卷积多通道,实现多个feature map的线性组合 4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn中用1*1*m的卷积核卷积n(如512)个特...
最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了。 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义。 1、增加网络的深度 这个就比较好理解了,1x1 的卷积核虽小,但也是卷积核,加 1 层卷积,网络深度自然会增加。
1x1卷积核作用 1. 实现跨通道的交互和信息整合 对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道,输出图像通道数总是等于卷积核数量! 对多通道图像做1x1卷积,其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起,即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。
发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数。不知道我理解的是否正确。 Answer [ruirui_ICT]:我来说说我的理解,我认为1×1的卷积大概有两个方面的作用吧: ...
引用来源:知乎-一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核 *注:本篇文章只是对自己知识的总结,大部分内容来自上面原文. 卷积核作用和定义: 1. 卷积核(convolutional kernel ), 可以看作对某个局部的加权求和;它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始认识,...
判断题GoogLeNet中1X1卷积核的作用是控制输入的通道个数,减少卷积操作参数,还能起到shortcut的作用。 参考答案:对 您可能感兴趣的试卷
从而减少计算量,提升模型的推理性能除此之外,就是使用1x1的卷积可以增加网络的深度,从而提升模型的非...