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
于是查阅了一些资料,并记录了它的一些作用,如下: 一、灵活的控制特征图的深度 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...
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...
所以,在输入不发生尺寸的变化下,却引入了更多的非线性,这将增强神经网络的表达能力。 2、升维或者是降维 大家可以看下面这张图: 我们可以直观地感受到卷积过程中:卷积后的的 featuremap 通道数是与卷积核的个数相同的 所以,如果输入图片通道是 3,卷积核的数量是 6 ,那么生成的 feature map 通道就是 6,这就...
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...
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。
这样,1x1卷积核的定义和结构就明显了,就是卷积核大小为1x1,channel可以是任意大小形式的一种卷积核。 作用: 降维或升维 增加非线性特性 跨通道信息交互(channal 的变换) 降低网络参数 1. 降维或升维 由于1×1 并不会改变 height 和 width,改变通道的第一个最直观的结果,就是可以将原本的数据量进行增加或者减少...
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...
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...