使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
其中1×1卷积层负责先减小然后增加（恢复）维度，使3×3卷积层的通道数目可以降低下来，降低参数量减少...
我觉得是的，1*1本身就是3*3的一种特例，四周为0只有中间非0
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
我们知道,两个3×3卷积核一个5×5卷积的感受野相同,三个3×3卷积和一个7×7卷积的感受野相同(通俗来讲,感受野就是可以提取到周围邻居个数的特征) 假设输入输出channel均为C,使用7×7卷积核所需参数为 7 × 7 × C × C = 49 C 2 7×7×C×C = 49C^{2} 7×7×C×C=49C2 使用3×3卷积核...
所以,卷积核还能移动(I-K+2P)\S (向下取整)步。再加上本身就处在的位置,所以总共是(I-K+2P)\S(下取整)+1 如果需要保持原来的尺寸:通常S = 1,K = 2P+1, 如padding为0, kernel为1,padding为1,kernel为3 如果需要尺寸减小为原来的一半(DCGAN实现的discriminator有):通常S = 2,K = 2P+2, 如paddi...
在实际代码运行中,为了优化掉本操作已减少访存等带来的时间消耗,可以将本操作与其他卷积核进行融合。 \qquad 融合的基础是identity可以转化为 1 × 1 1\times1 1×1卷积核以及 3 × 3 3\times3 3×3卷积核。具体见如下的pytorch代码 代码 import torch import torch.nn as nn input = torch.randn(1, 3...
Jaderberg等人通过最小化重构误差,成功学习了水平核和垂直核。Jin等人应用结构约束使二维卷积可分离,在获得相当精度的条件下时间加速了2倍。另一方面,非堆成卷积也被广泛的用来做网络结构设计,例如Inception-v3中,7*7卷积被1*7卷积和7*1卷积代替。语义分割EN...
因为padding不一样啊,不同的卷积核使用的padding size是不一样的,比如1x1的卷积核,padding就是0, 3x3的卷积核,padding就是1,5x5的卷积核,padding就是2。 padding不同,所以它们的输出都是一样的。 0 回复 提问者 战战的坚果 #1 非常感谢! 回复 2020-03-25 09:30:45 相似...
从另一个角度看，很多网络只有3*3的卷积核，如果不融合的话,feature都是1—>n不断增多，那叫神经"...