在3x3和5x5的卷积核之前加1x1的卷积核是为了减少特征图的通道数输出给之后的卷积，从而降低总参数量。...
在3x3和5x5的卷积核之前加1x1的卷积核是为了减少特征图的通道数输出给之后的卷积，从而降低总参数量。...
同样stride下,不同卷积核大小的特征图和卷积参数差别不大;越大的卷积核计算量越大。 2个3x3的卷积堆叠获得的感受野大小,相当1层5x5的卷积;而3层的3x3卷积堆叠获取到的感受野相当于一个7x7的卷积 小卷积核比用大卷积核的三点优势:更多的激活函数、更丰富的特征,更强的辨别能力,卷积后都伴有激活函数,更多的卷积...
CNN中神奇的1x1卷积 我们知道在CNN网络中,会有各种size的卷积层,比如常见的3x3,5x5等,卷积操作是卷积核在图像上滑动相乘求和的过程,起到对图像进行过滤特征提取的功能。但是我们也会遇见1x1的卷积层,比如在GoogleNet中的Inception模块,如下图: 我们看到上图中有4个1x1的卷积,那么他们起着什么作用呢?为什么要这样做...
以下说法错误的有哪些?? 为了获得不同尺度的特征,GoogLeNet采用了1X1,3X3,7X7等不同尺度的卷积核。ResNet卷积神经网络使用了批量标准化(BN)增加了
为什么卷积核通常都是奇数(1x1、3x3...) 使用小的卷积核代替大卷积核的目的有两个,第一,降低参数数量,第二,顺带的效果是增加了网络深度。 1,为了方便same padding时的处理。如步长为1时,要补充k-1的zero padding才能使输出输出的尺寸一致,这时候如果核大小k是偶数,则需要补充奇数的zero padding,不能平均分到...
加在pooling前面肯定意義不大，而且在降維之前做操作比較昂貴。至於後面加不加的差異可能就要做實驗才知道...