1x1

1X1卷积核到底有什么作用

转自https://blog.csdn.net/wonengguwozai/article/details/729808281*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维3）减少卷积核参数（简化模型）部分转载自caffe.cn作用：实现跨通道的交互和信
xys430381_1·2022-12-07 05:48

【深度学习】1x1卷积的作用

1x1卷积最初引起研究者的重视应该是在NetworkinNetwork这篇文章里，后面在GoogLeNet和ResNet中都使用了1x1卷积，那么1x1卷积到底有什么用呢？
z小白·2022-12-07 05:48

1x1卷积

1x1卷积的作用：可以压缩通道数。原理如下：对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义。
世界最菜·2022-12-07 05:42

1x1卷积和池化操作

1x1卷积和池化操作1.本质1x1卷积和池化操作的本质是压缩featuremapping（输入层或者叫表示层）1x1卷积通过改变featuremapping（输入层或者叫表示层）的通道数量，具体操作是减少通道数量实现压缩池化操作通过改变
xzw96·2022-12-07 05:12

1x1卷积核作用

参考：1x1卷积核作用-走看看从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理_喜欢打酱油的老鸟的博客-CSDN博客_卷积神经网络的全连接层
qq_478377515·2022-12-07 05:40

深度学习 1x1卷积核的作用

一、简述Inceptionv1（又名GooLeNet）、VGG等神经网络结构中加入了1x1卷积核操作，为什么要进行1x1卷积核呢？使用1x1卷积核其实也可以看成是一种全连接。
高祥xiang·2022-12-07 05:10

1x1的卷积作用

本文转载自https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/80314925答案是：信道压缩那么是怎么做到的呢？对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义。但是，对于下面这种32通道的数据，如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算，得到的就是1个6x6的矩阵。在这个过程中，发生了如下的事情：（1）遍历36个单元格（6x6）（
sunidol·2022-12-07 05:38

Kernel 1x1 卷积

Kernel1x1卷积1.1x1卷积与3x3卷积的直观对比2.1x1卷积的功能3.1x1卷积与全连接的比较1.1x1卷积与3x3卷积的直观对比使用Kernel大小为3x3的卷积使用Kernel大小为1x1
Arrow·2022-12-07 05:34

1x1 卷积的作用

最近在深度学习中经常会看到1x1的卷积操作，因此很好奇它具体的作用是什么？1.视频视频取自启释科技s1*1卷积在做什么？它是如何被提出，在深层神经网络中又发挥什么样的作用？
qqLML_ZR·2022-12-07 05:02

深度学习：1×1的卷积核的特殊含义及卷积核的相关参数值

卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输出的通道数，这里需要说明的是对于输入的每个通道，输出每个通道上的卷积核是不一样的。
yunxiaoMr·2022-12-06 14:39

论文笔记（九）【论文中概念解释1】1x1卷积核的作用、机器学习中的正负样本、消融实验、ROIpooling、空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)、backbone

目录1，1x1卷积核的作用1.1，灵活的控制特征图的深度1.2，减少参数1.3，现了跨通道的信息组合，并增加了非线性特征2，机器学习中的正负样本3，消融实验4，ROIpooling5，空间金字塔池化(SpatialPyramidPooling
CV-杨帆·2022-12-06 14:38

矩阵篇（五）-- 特征值分解(EVD)和奇异值分解(SVD)

{1},\ldots,\boldsymbol{x}_{n}x1,…,xn，对应特征值分别为λ1,…,λn\lambda_{1},\ldots,\lambda_{n}λ1,…,λnA[x1⋯xn]=[λ1x1
长路漫漫2021·2022-12-06 11:53

深度学习【5】卷积神经网络CNN（2）

.优势(3).应用场景2.转置卷积(1).定义(2).优势(3).具体步骤(4).应用场景3.空洞卷积(1).定义(2).优势(3).应用场景4.可变形卷积(1).定义(2).优势(3).实现过程二.1x1
Acewh·2022-12-05 09:13

深度学习笔记【三】

2、1*1卷积1x1卷积一般只改变输出通道数（channels），而不改变输出的宽度和高度。作用：（1）降维、升
huangxi000·2022-12-05 09:40

matlab 此上下文中不允许函数定义,错误: 此上下文中不允许函数定义。怎么办

5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x);%测试数据%二次拟合预测GM(1,1)模型functiongmcal=gm1(x)sizexd2=size(x,2);%求数组长度k=0;fory1=xk=k+1;ifk>1x1
涂姬·2022-12-04 19:56

论文阅读：Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network（GCN）

总的网络框图3.4ResNet50-GCN预训练模型4部分结果4.1部分数据对比4.2部分效果对比5结论5.1优势5.2不足6参考资料1摘要文章指出，最近流行的一个趋势就是使用小的过滤器进行堆叠（如：1x1
旋涡小林·2022-12-01 18:15

基于pytorch实现ResNet

fromtorchimportnnimporttorchimporttorchvision.modelsfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#因为ResNet中只包含3x3和1x1
xyz下一站·2022-11-30 22:22

PyTorch深度学习 学习记录6_2

文章目录1x1的卷积核GoogleNet梯度消失1x1的卷积核1x1的卷积核的主要目的是为了降维，在面对大量数据的时候运算量往往会变得非常大，那么1x1的卷积核能对数据进行处理，将维度降下来：像如上运算将三个通道降维了一个通道
vzvzvzv·2022-11-30 10:30

Faster R-CNN 整体流程介绍

FasterR-CNN整体流程0.1FasterR-CNN整体流程图0.2RPN层流程图1开始之前的关键词1.1分类与回归1.2进入RPN层之前的两个1x1卷积1.3Reshapelayer1.4Softmax1.5Proposallayer1.6RoIPooling1.7
油炸冰可乐·2022-11-30 08:57

深度学习 目标分类 思路

每个BottleNeck卷积设计为：1x1>>3x3,stride>>1x
健0000·2022-11-29 11:48

AI面试必备基础知识

绝对值损失函数3.log对数损失函数4.平方损失函数5.指数损失函数（exponentialloss）6.Hinge损失函数8.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction)1*1卷积1x1
ROCCO#·2022-11-28 19:29

致初学者的深度学习入门系列（二）—— 卷积神经网络CNN基础

卷积神经网络CNN文章目录卷积神经网络CNN卷积PaddingPoolingFlatten网络连接数以及参数数量的计算残差网络（ResNet）1x1卷积迁移学习数据扩充后续卷积卷积运算的过程就是设定一个特定大小和内容的卷积核后
Rosen.·2022-11-27 06:11

PyTorch深度学习实践11——卷积神经网络高级

GoogleNet减少代码冗余的思想：在面向过程的编程语言中体现为函数；在面向对象的编程语言中体现为类1x1卷积核的作用concatenate操作如何确定输出张量的尺寸：在定义时先不定义fc层，随便选取一个输入
UnFledged·2022-11-27 03:35

深度学习面试笔记

vgg模型，1x1卷积核，网络变深，常用的vgg16。用于设计更深的网络。GoogleNet模型，inception模块。inceptionV2模块提出BatchNormalization。
FBOY__·2022-11-25 17:30

机器学习模型正则化与岭回归、LASSO回归

在线性回归模型中，目标是使得损失函数尽可能小J(θ)=∑i=1m(y(i)−θ0−θ1X1(i)−……−θnXn(i))2J(\theta)=\sum_{i=1}^
德乌大青蛙·2022-11-24 14:10

图像分类篇：pytorch实现GoogLeNet

GoogLeNet的创新点：引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息）使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理添加两个辅助分类器帮助训练（GoogLeNet有三个输出层，其中两个辅助分类层）丢弃全连接层
cc巴巴布莱特·2022-11-24 02:06

最详细的语义分割---03PSPNet的搭建

注意：这里池化之后是有1x1卷积的PSP模块池化金字塔模块能够有效聚合不同尺度上下文信息，是语义分割中常用的模块。下面，我们先对它
正在学习的浅语·2022-11-23 22:00

形象理解深度学习中八大类型卷积

分别是单通道卷积、多通道卷积、3D卷积、1x1卷积、转置卷积、扩张卷积、可分离卷积、分组卷积。单通道卷积单通道卷积在深度学习中，卷积是元素先乘法后加法。对于具有1个通
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-23 17:54

深度学习 — — PyTorch入门（三）

backward()函数backward()是通过将参数（默认为1x1单位张量）通过反向图追踪所有对于该张量的操作，使用链式求导
小北的北·2022-11-23 10:16

轻量化神经网络总结：SqueezeNet、Xception、MobileNet v1、MobileNet v2、ShuffleNet v1、ShuffleNet v2

2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet在ImageNet上实现了与Alexnet相似的效果，参数只有其1/50核心点：1x1卷积核代替3x3卷积核SqueezeLayer限制channel
Anut_hey·2022-11-22 16:51

10、卷积神经网络（补充）

（1）用卷积神经网络实现GoogleNet中的InceptionModule（2）1x1卷积核目的：减少计算量（3）在MNIST数据集上，用卷积神经网络实现GoogleNet代码：'''InceptionModule1x1
碳水大炸弹·2022-11-21 14:00

GoogleNet网络详解

model#GoogleNe亮点#引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息）#使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理#添加两个辅助分类器帮助训练#丢弃全连接层，使用平均池化层（大大减少模型参数
Lyttonkeepgoing·2022-11-21 02:37

GoogLeNet网络详解并使用pytorch搭建模型

1.GoogLeNet网络详解网络中的创新点：（1）引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息）（2）使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理（虽然VGG网络中也有，但该论文介绍的更详细）（3）
STATEABC·2022-11-21 02:33

1x1卷积核作用

对于输入输出均为一维的卷积，那么1x1的卷积核并没有实际作用1.升维对于一个三维的输入，使用2个1x1的卷积核，得到一个二维的输出2.降维对于一个三维的输入，使用4个1x1的卷积核，得到一个二维的输出3
没名字的菜狗子·2022-11-21 01:22

0915含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3

1x13x35x5MaxpoolingMultiple1x1Inception块四个路径从不同层面抽取信息,然后在输出通道维合并输出和输入等同高宽,变得是通道数使用不同窗口大小的卷积层,使用池化层每条路上通道数可能不同1x1
不玩游戏的小菜鸡·2022-11-20 19:46

把卷积神经网络看做普通神经网络

当卷积为1x1时，图片为1x1像素时。就可以认为卷积神经网络，就是普通神经网络图片数n就是样本数假设图片n*1*1*3通道数为3（RGB）那么通道数3就是特征数。
qq_37255936·2022-11-20 17:44

Xception

TheInceptionhypothesis1.2.Thecontinuumbetweenconvolutionsandseparableconvolutions基于这个更强的假设，Inception模块的一个“极端”版本将首先使用1x1
Recursi·2022-11-20 13:33

算法工程师面试基础题目及答案

文章目录深度学习卷积类深度学习基础机器学习计算机视觉图像处理基础数学基础算法基础与数据结构语言基础pythonc++模型部署HR面试深度学习卷积类卷积神经网络的特点权值共享稀疏连接局部感知有哪些卷积常规卷积3*3等单通道卷积channel多通道卷积3D卷积转置卷积1x1
龙海L·2022-11-19 22:32

卷积神经网络图解

文章目录卷积层卷积的优点——参数共享和稀疏连接池化层——无需学习参数卷积神经网络案例梯度下降经典的神经网络残差网络1x1卷积(NetworkinNetworkand1x1Convolutions)Inception
PengxiangZhou·2022-11-19 16:10

特殊的卷积形式

1x1卷积卷积核大小为1x1；功能为：信息聚合（线性加权），同时增加非线性（激活函数）。还有用于通道数的变换，可以增加或者减少输出特征图的通道数。
科研苟Gamber·2022-11-19 07:19

pytorch[11]

1x1卷积可以降低运算压力结构代码多层神经网络会出现梯度消失现象其为多个分别求导反向相乘，如果每个值都很小那么靠近输入的梯度就可能消失解决方式残差网络通过右边图的方式可以将梯度变到1附近，保证相乘的值不过小
尤齐·2022-11-19 01:26

深度学习基础学习-1x1卷积核的作用（CNN中）

对于1x1卷积核的作用主要可以归纳为以下几点增加网络深度（增加非线性映射次数）升维/降维跨通道的信息交互减少卷积核参数（简化模型）1、普通卷积这里首先展示了一个我们最常见的卷积方式（通道数为1），一个5x5
小夭。·2022-11-10 13:35

Lesson 16.10&16.11&16.12&16.13 卷积层的参数量计算，1x1卷积核&分组卷积与深度可分离卷积&全连接层 nn.Sequential&全局平均池化，NiN网络复现

二架构对参数量/计算量的影响在自建架构的时候，除了模型效果之外，我们还需要关注模型整体的计算效率。深度学习模型天生就需要大量数据进行训练，因此每次训练中的参数量和计算量就格外关键，因此在设计卷积网络时，我们希望相似预测效果下，参数量越少越好。为此我们必须理解卷积中的每层会如何影响模型整体的参数量和计算量。模型参数是需要学习的参数，例如权重和常数项，任何不需要学习、人为输入的超参数都不在“参数量”的
Grateful_Dead424·2022-11-08 19:48

【AI Studio】飞桨实战速成营 - 02 -图像分割 典型网络&代码实战

………………（这次尝试改了一下目录结构）【AIStudio】飞桨实战速成营-02-图像分割经典模型&代码实战前置知识一、1x1卷积典型网络一、FCN网络1.基本概念2.实现过程二、U-Net网络1.基本概念
L建豪 忄YH·2022-11-07 21:47

卷积层参数计算与设置

FC(全连接)输入层参数介绍：batch_size：相当于一次训练的样本数weight/height：图片宽和高channels：图片通道数，1是黑白，3是RGB卷积层参数介绍：filter=卷积核(1x1,3x3,5x5
JWangwen·2022-11-04 13:03

pytorch深度学习实践-卷积神经网络高级0111

B站刘二大人：卷积神经网络（高级篇）目录1、超参数2、1x1卷积核3、初始模块代码实现4、Residual残差网络解决梯度消失1、超参数在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。
cq-lc·2022-11-03 09:36

聊一聊GoogLeNet

网络亮点Ø引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息）Ø使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理Ø添加两个辅
Joge夜神·2022-11-01 19:08

MobileNetV2详细总结以及代码讲解

MobileNetV2模型介绍模型网络代码实现+图片预测模型介绍特点：1.相比于MobileNetV1，先进行了1x1的卷积进行升维，目的在于获得更多特征，然后用3x3的空间卷积，最后再用1x1降维。
楚楚小甜心·2022-11-01 03:00

从Lenet-5看CNN

CNN卷积卷积神经网络的结构输入层卷积层局部感知野权值共享池化层Lenet-5卷积神经网络关于感受野的计算什么是感受野感受野的计算感受野中心感受野小结关于卷积神经网络的部分代码二维卷积多输入通道多输出通道1x1
Gowi_fly·2022-10-13 09:58

DepthwiseConv2D和Conv2D详解

[https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11250371.html]1x1卷积降维是每个通道长宽不变，维数变为卷积核数，深度方向的1x1卷积应能实现深度方向multiplication
人工智能和FPGA AI技术·2022-10-01 07:01
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