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卷积核 如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。但卷积的输出输入是长方体,所以1x1卷积实际上是对每个像素点,在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能。 1x1卷积核的作用 1x1卷积...
因此如果想让输出特征图的通道数增大，就要使用更多数量的卷积核来做卷积，从而实现特征维度的升或者降。
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/40050371 ...
1x1卷积核作用 降维/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。这里看其他文章或者博客中都称之为升维、降维。但我觉得维度并没有改变,改变的只是 height × width × channels 中的 channels 这一个维度的大小而已[5]。 图像来自知乎ID...
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会从3变成2,如果使用4个1x1的卷积核,特征图的深度将会由3变成4。
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。
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...
它的大小为1x1,相当于对输入的每个像素点或特征图上的每个位置进行一次点乘和加和操作。通过调整1x1卷积核的数量和参数,可以对特征图的通道数进行调整,可以实现对特征图的降维或升维的操作。在卷积神经网络中使用1x1卷积核可以有效地减少计算量和参数数量,同时也能够提升网络的表达能力和特征提取效果。
两个作用: 1、改变通道数,在inception网络中作为瓶颈,明显降低参数数量以及计算成本。 并且经过证明,合理的使用1x1的卷积并不会影响之后的影响。(具体的合理怎么规定?这里以后再说) 2、可以单纯的RELU的非线性,可以学习到更为复杂的函数。 inception提出的动机:不用人工选择卷积核的大小,而是由网络自行决定选什么。