1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性(利用后接的非线性激活函数),把网络做的很deep。 备注:一个filter对应卷积后得到一个feature map,不同的filter(不同的weight和bias),卷积以后得到不同的feature map,提取不同的特征,得到对应的specialized neuro。 四、从ful...
卷积神经网络 1*1 卷积核 卷积神经网络中卷积核的作用是提取图像更高维的特征,一个卷积核代表一种特征提取方式,对应产生一个特征图,卷积核的尺寸对应感受野的大小。 经典的卷积示意图如下: 5*5的图像使用3*3的卷积核进行卷积,结果产生3*3(5-3+1)的特征图像。 卷积核的大小一般是(2n+1)*(2n+1)的奇数乘...
1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性(利用后接的非线性激活函数),把网络做的很deep。 备注:一个filter对应卷积后得到一个feature map,不同的filter(不同的weight和bias),卷积以后得到不同的feature ...
1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性(利用后接的非线性激活函数),把网络做的很deep。 备注:一个filter对应卷积后得到一个feature map,不同的filter(不同的weight和bias),卷积以后得到不同的feature map,提取不同的特征,得到对应的specialized neuro。 四、从ful...
我们都知道,卷积核的作用在于特征的抽取,越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野,当然随之而来的是更多的参数。早在1998年,LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出,图像空域内具有局部相关性,卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。 但是在学习卷积神经网络的过程中,我们常常会看到一股清流般的存在—1*1的卷积!
1.特征融合 在传统的CNN中,卷积层通常处理输入的局部特征。然而,1×1卷积能够实现不同通道特征的线性组合,促进特征间的交互和整合。这种操作使得网络能够学习到更加复杂和抽象的特征表示,从而提高对信息的处理能力。例如,在GoogLeNet中,1×1卷积在Inception模块中被用来融合不同尺度的特征,有效增强了网络的表达能力。
。因此,3x3卷积核被广泛应用在许多卷积神经网络中。所以基本可以认为在大多数情况下通过堆叠较小的卷积核比直接采用单个更大的卷积核更加有效并且能获得计算资源节约。因此我们可以认为,CV领域小卷积核堆叠是好于大卷积核的。 那么是不是其他领域也是这样呢?并不是。在NLP领域,由于文本内容不像图像数据一样可以对特征...
1×1卷积与它们相比，比较特殊的点仅在于卷积核的尺寸。使用1×1卷积，在模型训练时可以不去考虑输入...
例如水平/垂直/对角线边缘等特征。在卷积神经网络中，通过使用filters提取不同的特征，这些filters的权重...
Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）-- 卷积神经网络基础