为了满足路线图的最终目标,作者在卷积后去除Self-Attention 层,形成一个由 2 个 3×3 卷积组成的 Basic Block,其他块设计暂时保持不变,如图 2 所示。 图2:本文基于 3×3 卷积的 Basic Block。3×3 卷积构建的 Basic Block 更简单,硬件支持更好,是高吞吐量的关键 目前,基于 3×3 卷积实现的有 3 种
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
1，3*3的卷积你可以理解为增加了局部上下文信息，如果用1*1的卷积代替，其实没有那么丰富的周边信息了。
常见的卷积核大小有1×1、3×3、5×5、7×7,有时也会看到11×11,若在卷积层提取特征,我们通常选用3×3大小的卷积。 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...
表示融合后的卷积核, 代表偏置, 和 分别代表1x3和3x1卷积核的输出,融合后的结果可以表示为: 然后我们可以很容易地验证对于任意滤波器j, 其中, 代表原始 三个分支的输出。Figure3展示了这个过程。 Figure 3 值得注意的是,尽管可以将ACB等价地转换为标准层...
3乘3的卷积核是一种常用的卷积核类型,其大小为3行3列。卷积核可以用于图像处理和机器学习中的卷积操作。例如,在图像处理中,我们可以将3乘3的卷积核应用于一张图像上的每个像素,通过卷积操作来提取图像的特征。卷积核中的每个元素都有一个权重值,这些权重值会与输入图像中相应位置的像素值相乘,然后求和得到输出图...
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。
我们定义一个3*3*3的卷积核,那么 3*3 就是指卷积核的高度和宽度, 3 指卷积核的深度,通常卷积核的高度和深度为 3*3 或者 5*5,深度同要是别的图像。如果输入的图像是单色彩通道的,那么卷积核的深度就是 1,以此类推。 卷积核处理图像矩阵的方法如下:...
学习了前馈神经网络和卷积两个知识之后,开始学习卷积神经网络。 这是一个简单的神经网络,包含三层: 输入层、隐藏层、输出层,其中隐藏层的层数根据需要而定。 卷积神经网络是从传统神经网络改进而来,结构图对比: 增加了卷积层(Convolution)与池化层(Pooling Layer)。