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...
在这里先计算一下参数数量,一遍后面说明,5个卷积核,每个卷积核的尺寸是1*1*6,也就是一种有30个参数。 我们还可以用另一种角度去理解1*1卷积,可以把它看成是一种全连接,如下图: 第一层有6个神经元,分别是a1—a6,通过全连接之后变成5个,分别是b1—b5,第一层的六个神经元要和后面五个实现全连接,本图...
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.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。
这是卷积神经网络学习路线的第三篇,这一篇开始盘点一下池化层的不同类型和1*1卷积的作用。 池化层的不同类型 池化通常也被称为下采样(Downsampling),一般是用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出特征图的维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线(一)中讨论...
卷积运算（Convolution Arithmetic）转置卷积（反卷积，checkerboard artifacts）扩张卷积（空洞卷积）可分离...
图1：1*1卷积结构 2、为什么要使用1×1卷积呢？我理解有三大好处，一是信息整合，二是减少参数量，...
1*1卷积核是卷积神经网络中的一种卷积核，它的大小为1×1，只包含一个参数，可以用来对输入数据进行卷积运算。全连接神经网络是一种神经网络结构，它的每个神经元都与输入层的所有神经元相连，其权重参数需要通过训练来确定。1*1卷积核和全连接神经网络的作用 1*1卷积核可以用来对输入数据进行卷积运算，从而提取...
Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）-- 卷积神经网络基础