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...
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 下面详细解释一下: 1、这一点孙琳钧童鞋讲的很清楚。1×1的卷积层(可能)引起人们的重视是在NIN的结构中,论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核,从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释,认为文中提出的MLP其...
2、1x1的卷积是如何实现升维和降维的这里说的1x1的卷积实现升维和降维的功能，指的是 feature map 通道...
1x1卷积的作用大概包括：前几位朋友提到的通道维数升降和增强非线性，增加网络深度，构造瓶颈结构、减少参...
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,也可以增加信道维度。这在Inception网络中很有用 ...
1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（ dimension reductionality ）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），...
改变通道数。原图像 3*64*64的rgb，通过5个1X1卷积核就变成了5*64*64.用5个卷积核代替了原来RGB三通道的表示方法。这通常用在网络比较靠后的位置，大概是为了学习高层特征的表达吧。
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: ...
1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（ dimension reductionality ）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），...