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...
3*3卷积和1*1卷积的区别 文都考研 3x3卷积和1x1卷积的区别主要体现在以下几个方面: 操作方式:3x3卷积需要对输入数据的每个3x3的区域进行乘法和累加,同时需要构造3x3的矩阵;而1x1卷积则只对输入数据的每个像素点进行一次乘法和累加,不需要构造3x3的矩阵。 计算量和内存消耗:3x3卷积增加了计算量和内存消耗,但可以提取...
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
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...
3乘3大小的卷积。根据查询中国教育网显示，特征图融合后用3乘3大小的卷积处理比较好，33卷积核用于卷积核的初始设计和特征的提取等任；卷积神经网络模型所需的存储容量和计算资源远超出移动和嵌入式设备的承载量。
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...
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...
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...
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ENet网络也采用这种方法来设计高效的语义分割网络,虽然精度略...