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...
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、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...
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...
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...
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...
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...
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...
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 ），...