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...
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...
而1x1的卷积可以使得在完成相同卷积功能的前提下，网络的层数变得更深(如上面的例子，一个普通卷积变成了...
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、减少参...
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 ），...
这种做法,通常称为1x1卷积或Network in Network。它的主要作用,就是降低信道数量。如下图: 28x28x192的数据,被32个1x1x192的卷积核作用后,就变为28x28x32的数据。这也就是所谓信道压缩,信道降维。当然如果你愿意,也可以增加信道维度。这在Inception网络中很有用 ...
CNN中的卷积核大家都知道是干啥的吧,在图像处理中用常用于提取局部的特征。不同大小的卷积核对于提取图像中的不同大小的的一个特征有着不同的作用,那么的卷结合到底有什么用呢? 问题解答 1.升维或降维: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...
改变通道数。原图像 3*64*64的rgb，通过5个1X1卷积核就变成了5*64*64.用5个卷积核代替了原来RGB三通道的表示方法。这通常用在网络比较靠后的位置，大概是为了学习高层特征的表达吧。
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: ...