百度试题 结果1 题目卷积神经网络中1x1卷积的作用包含以下哪几项? A. 控制输出特征图的通道数。 B. 拉通不同特征图之间的信息。 C. 提供防止过拟合的能力。 D. 调节超参数。 相关知识点: 试题来源: 解析 AB
说明1x1卷积的作用 1x1卷积是用于减少深度(通道数)的一种卷积操作。它通常被用于网络的瓶颈处,可以减少计算量和参数量,加速模型的训练,并提升模型的泛化性能。在具体应用中,1x1卷积常用于卷积神经网络(CNN)中,用于增加或减少通道数,实现特征提取和降维的效果。例如,1x1卷积可以用于替代全连接层,减少参数量;也可以...
1、降维和升维 在网络中增加 1x1卷积,使得网络更深,网络的深度增加并没有增加权重参数的负担,反而大大减少2、跨通道信息交互 在网络中,这样的降维和升维的操作其实是 channel间信息的线性组合变化。1x1的卷积…
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卷积一般只改变输出通道数(channels),而不改变输出的宽度和高度。所以作用有降维/升维、增加非线性。 如果只有一个卷积核那么不能改变维度,就像图中上半部分。如果有...
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: ...
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。
所以,1x1的卷积,可以从根本上理解为:有一个全连接的神经网络,作用在了不同的32个位置上。 这种做法,通常称为1x1卷积或Network in Network。它的主要作用,就是降低信道数量。如下图 28x28x192的数据,被32个1x1x192的卷积核作用后,就变为28x28x32的数据。这也就是所谓信道压缩,信道降维。当然如果你愿意,也...
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...