百度试题 题目GoogLeNet中1X1卷积核的作用是控制输入的通道个数,减少卷积操作参数,还能起到shortcut的作用 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
1x1卷积是卷积神经网络中的一种卷积操作,它具有矩阵相乘的功能。在PyTorch中,1x1卷积通常作为分类层使用。 1x1卷积的概念: 1x1卷积是指卷积核的尺寸为1x1的卷积操作。它与传统的卷积操...
💡1x1卷积核在全连接神经网络(FCNN)中扮演着重要角色。FCNN是一种每层都与下一层所有节点相连的神经网络,但这种结构会导致参数爆炸和过拟合问题。🔮1x1卷积核的魔法 在卷积神经网络(CNN)中,1x1卷积核就像是一种特殊的“元素级”池化操作。它在每个输入通道上独立应用一个小滤波器,这意味着每个输入通道都可以...
卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸(一般是奇数x奇数)。 卷积核的个数就对应输出的通道数(channels),这里需要说明的是对于输入的每个通道,输出每个通道上的卷积核是不一样的。比如输入是28x28x192(WxDxK,K代表通道数),然后在3x3的卷积核,卷积通道数为128,那么卷积的参数有3x3x192x128,其中前两个对应的...
对于每一个Inception模块(如下图),原始模块是左图,右图中是加入了1×1卷积进行降维的。虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大时,乘起来也会使得卷积核参数变的很大,而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。
步骤3:创建1x1卷积层 接下来,我们创建一个1x1卷积层,即使用1x1的卷积核对输入张量进行卷积操作: conv1x1=keras.layers.Conv2D(filters,(1,1),activation='relu')(input_tensor) 1. 其中,filters表示输出张量的通道数,(1, 1)表示卷积核的大小,activation='relu'表示使用ReLU激活函数。
虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大时,乘起来也会使得卷积核参数变的很大,而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。以GoogLeNet的3a模块为例,输入的feature map是28×28×192,3a模块中1×1卷积通道为64,3×3卷积通道为128,5×5卷积通道为32,...
对于每一个Inception模块(如下图),原始模块是左图,右图中是加入了1×1卷积进行降维的。虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大时,乘起来也会使得卷积核参数变的很大,而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。
GoogLeNet中1X1卷积核的作用是控制输入的通道个数,减少卷积操作参数,还能起到shortcut的作用A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学
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。