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 反馈 收藏
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;也可以用于卷积层之间的特征融...
1x1 卷积的作用 siuu 学生1 人赞同了该文章 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的卷积相当于学习了feature maps之间的cross-channel correlation。
这里说的1x1的卷积实现升维和降维的功能,指的是 feature map 通道维度的改变,也即特征维度的改变。 这是因为1x1的卷积,卷积核长宽尺寸都是 1,在计算的过程中,不存在长、宽方向像素之间的融合计算(乘累加计算),而仅仅存在通道之间的融合计算。 因此,在这种情况下,1x1的卷积所能改变的仅仅是通道数。 而从卷积算法...
参考：一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核 - Amusi的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
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。
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: ...
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...
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
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...