1乘3乘3和3乘3乘3卷积核的区别是高度不同。前两个1乘3和3乘3代表的是图像的高和宽，其中的每一格是一个像素点，由于RGB图像有3个颜色通道，所以该图像的channel为3，就是两者最后一个3。一共就是1乘3乘3和3乘3乘3。1乘3乘3卷积核的高度是1，3乘3乘3卷积核的高度是3，所以两者的区别是高度不同。
1 DiC:重新思考扩散模型中的 3×3 卷积 论文名称:DiC: Rethinking Conv3x3 Designs in Diffusion Models 论文地址: 项目主页: 1 DiC 论文解读: 1.1 DiC 研究背景 Self-Attention 机制在最近的许多扩散模型中起重要的作用。早期的扩散模型的工作[1]将卷积 U-Net 结构与 Self-Attention 融合。U-ViT[2]和DiT...
深度学习小笔记03-,3*3的卷积核为什么可以代替5*5的卷积核和7*7的卷积核以及参数怎么算,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
比如两层3*3小卷积核的堆叠感知野和5*5的卷积核感知野一样大，而三层3*3的卷积核的感知野和7*7...
我们知道现在在构建CNN时大家喜欢用33的卷积,而不是早期的55,77等更大尺寸的卷积,如vgg系列网络中全部使用了33的卷积。 这里既然用3*3卷积来替代更大尺寸的卷积,那么有一个前提,就是要保证两者具有同样大小的输出和感受野。 两个33的卷积才能代替一个55的卷积;三个33的卷积才能代替一个77的卷积。 以stride=1...
这里既然用3*3卷积来替代更大尺寸的卷积,那么有一个前提,就是要保证两者具有同样大小的输出和感受野。 两个3*3的卷积才能代替一个5*5的卷积;三个3*3的卷积才能代替一个7*7的卷积。 以stride=1,padding=0我们来看看为何。 我们首先看一下采用5*5卷积的方案。
需要视频中的课件的小伙伴可以关注我的公众号【AI评论员】回复【阿文】无偿领取在学习卷积神经网络时,其他的卷积核没有经常看到,反而是3×3的卷积核经常出现,它到底有什么过人之处,今天我们就来讨论卷积网络里一个基础概念,也就是卷积核尺寸,以及3×3卷积核在深度学习
从上面的图可以看出,采用一个5*5卷积核和两个3*3卷积核,它们卷积后的输出是相同大小,输出的每一个像素的感受野也相等。 在这样的前提下,有什么好处呢? 1、网络层数增加了,这增加了网络的非线性表达能力。 2、参数变少了,两个3*3和一个5*5的参数比例为3×3×2/(5×5)=0.72,同样的三个3×3和一个7...
GoogleNet改进了Naive Inception的单元结构,Naive将输入分解成用 1*1 卷积核卷积,3*3 卷积核卷积,5*5 卷积核卷积,3*3 最大池化,然后各层结果通过channel串联,合并输出。Naive Inception有两个致命的缺点: 1:所有卷积层直接和前一层数据相连,导致计算量很大 ...
这里既然用3*3卷积来替代更大尺寸的卷积,那么有一个前提,就是要保证两者具有同样大小的输出和感受野。 两个3*3的卷积才能代替一个5*5的卷积;三个3*3的卷积才能代替一个7*7的卷积。 以stride=1,padding=0我们来看看为何。 我们首先看一下采用5*5卷积的方案。