一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核

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还不知道什么是卷积神经网络CNN？一文读懂CNN原理附实例
Marcus-Bao的个人主页
05-04 2707
1.什么是神经网络？ 这里的神经网络也指人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs），是一种模仿生物神经网络行为特征的算法数学模型，由神经元、节点与节点之间的连接（突触）所构成，如下图： 每个神经网络单元抽象出来的数学模型如下，也叫感知器，它接收多个输入（x1，x2，x3…），产生一个输出，这就好比是神经末梢感受各种外部环境的变化（外部刺激），然后产 生电信...
计算机组成原理笔记|02运算方法和运算器
笔记|思路|总结
03-16 5202
内容概要 数据在计算机中的存储和运算、相关习题 数据的表示方法 r进制数：基数r，每个数码位可能出现r种字符，逢r进1 r进制数⟶\longrightarrow⟶十进制：各数码位与位权的乘积之和 十进制⟶\longrightarrow⟶r进制： 整数部分：除基取余法，先取得的“余”是整数的低位 小数部分：乘基取整法，先取得的“整”是小数的高位 二进制⟶\longrightarrow⟶八进制：每3个二进制对应一个八进制位 二进制⟶\longrightarrow⟶十六进制：每4个二进制位对应一个十六进制
变种神经网络的典型代表：深度残差网络
优快云 人工智能
10-17 4256
编者按：本书节选自图书《白话深度学习与TensorFlow》，本书本着“平民”起点，从“零”开始的初衷，介绍深度学习的技术与技巧，逐层铺垫，把微积分、梯度等知识重点化整为零，把学习曲线最大程度地拉平，让读者有良好的代入感和亲近感。 随着人们对于神经网络技术的不断研究和尝试，每年都会诞生很多新的网络结构或模型。这些模型大都有着经典神经网络的特点，但是又会有所变化。你说它们是杂交也好，是变种也罢...
使用ConvNets进行集成识别，定位和检测
baidu88vip的博客
07-14 2770
使用ConvNets进行集成识别，定位和检测——OverFeatIntegrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks （点击标题链接原文https://arxiv.org/abs/1312.6229） Abstract摘要 We present an integrated fra...
学习神经网络从1x1卷积核开始（在inception中的应用）
yipala的博客
05-07 2236
11卷积是大小为11的滤波器做卷积操作，不同于22、33等filter，没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。 1、卷积核的原理 卷积核：可以看作对某个局部的加权求和，它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。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...
深度学习基础学习-1x1卷积核的作用（CNN中）
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小夭的博客
11-09 2万+
1x1卷积核作用
一文读懂现代卷积神经网络—网络中的网络（NiN）
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wh1236666的博客
07-13 1154
代码解析 实验结果
轻量级卷积神经网络MobileNets详细解读
m0_53675977的博客
01-08 2599
随着深度学习的飞速发展，计算机视觉领域内的卷积神经网络种类也层出不穷。从1998年的LeNet网络到2012引起深度学习热潮年的AlexNet网络，再到2014年的VGG网络，再到后来2015的ResNet网络，深度学习网络在图像处理上表现得越来越好。但是这些网络都在不断增加网络深度和宽度来提高网络的准确度，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。网络准确度虽然得到了极大提高，但是网络参数量变得越来越大，网络变得越来越复杂，运行模型需要大量的算力资源。这些网络模型对于像手机这样的移动端嵌入式设
一文读懂深度学习中常见的卷积操作
diidiii的博客
11-28 1874
在计算机视觉中，卷积通常指的是二维卷积，用于处理图像等二维数据。卷积过程涉及一个称为卷积核（或滤波器）的小矩阵，该矩阵在输入数据（如图像）上滑动，并与每个位置的相应区域进行点乘后相加，生成新的数值作为输出的一部分。空洞卷积（Atrous Convolution），也被称为膨胀卷积（Dilated Convolution），是一种特殊的卷积操作，其主要特点是能够在不改变卷积核大小的情况下扩大感受野。其中，W1 是输入矩阵的宽度，K是卷积核的宽度，P是填充的宽度，S是步长，而W2则是输出矩阵的宽度。
1x1卷积核的作用
baicaiBC3的博客
01-07 3048
之前只是知道1x1的卷积核用在Inception模块中具有降维的作用，并没有认真的思考它是怎么样实现降维的，以及它还有哪些作用。于是查阅了一些资料，并记录了它的一些作用，如下： 一、灵活的控制特征图的深度 1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不同的通道上的像素点进行线性组合，然后进行非线性化操作，可以完成升维和降维的功能，如下图所示，选择2个1x1大小的卷积核，那么特征图的深度将会从3变成2，如果使用4个1x1的卷积核，特征图的深度将会由3变成4。
x5界面软件
08-31
x5调试软件，效果器原厂调试软件，效果器原厂调试软件
详解 1x1 卷积核
绿色羽毛
11-17 2553
表面看来，1x1 卷积核似乎并不是真正的滤波器，它只是将图像的每个点都乘以 1 个权重，再加上 1个偏置；因此，通过 N个 1x1 卷积核，只需少量参数，就能将 M张图像变为 N张图像； 应用场景 如需将图像分为 N类，可在最后用 1x1 卷积层 将 M张图像转换为 N张图像，在通过全局池化变为 N个数字，送入 Softmax计算输出； 可用 1x1 卷积层作为 瓶颈层。假设输入通道是 256个，要求经过 3x3卷积，最后输出通道也是 256个，那么有 2种实现方式： 直接送入3x3 卷积层，
Windows下运行XServer，XServer和XClient
秋̶᭄ꦿ攻城狮࿆ྂ
09-21 4854
一 XServer和XClient X windows，笼统的称为X，是一种位图显示的视窗系统，是建立图形用户界面的标准工具包和协议。X 是协议，不是具体的应用程序。X 为GUI环境提供了基本的框架：在屏幕上绘图、移动视窗以及与鼠标键盘的互动。 现在多用x11版本，X11R6全称为X protocol version 11 release 6。X11使用户可以运行基于X11的应用程序。 X是通过server/client架构来实现工作的。 Xserver：server为图行程序提供显示服务，并接受用户界面输
四元数定义、运算、插值
weixin_34405354的博客
04-17 1150
四元数旋转计算 1、复数 1.1 复数的定义 图 1 - 1 从解方程来看，方程在笛卡尔坐标系上应该都有解. 但是象这样的方程（x² + 1 = 0）还是无解，因为没有一个实数的平方等于-1。 在十六世纪，由于解方程的需要，人们开始引进一个新数，叫做虚数单位要解决这个方程x² = -1 ,但是于任何实数的平方都是非负数矛盾，...
2022-04-13 Ambient Light & Proximity Sensor 光感和距离传感器 STK3311X调试记录 RK3566 Android11平台
海月汐辰
04-13 7839
一、原理图，接口比较简单，就是I2C。 二、光感用轮询方式，距离用中断方式。代码。 1、dts配置 ls_stk3x1x: light@48 { compatible = "ls_stk3x1x"; status = "okay"; reg = <0x48>; type = <SENSOR_TYPE_LIGHT>; irq_enable = <0>; als_threshold_high = <100>; als...
CRC校验原理及步骤（转载只是为了查阅方便，若侵权立删）
冷血痞子的博客
10-08 3527
什么是CRC校验？ CRC即循环冗余校验码：是数据通信领域中最常用的一种查错校验码，其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定。循环冗余检查（CRC）是一种数据传输检错功能，对数据进行多项式计算，并将得到的结果附在帧的后面，接收设备也执行类似的算法，以保证数据传输的正确性和完整性。   CRC校验原理： 其根本思想就是先在要发送的帧后面附加一个数（这个就是用来校验的校验码，但要注意，这里...
深度学习 1x1卷积核的作用
qq_27278957的博客
09-09 1万+
一、简述 Inception v1（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。 接下来介绍一下使用 1x1卷积核 有哪些作用。 二、1x1卷积核的作用 1、降维/升维 1x1卷积核可以通过控制卷积核数量实现降维或升维。 卷积层流程图 从卷积层流程图中可以清楚的看到 卷积后的特征图通道数与卷积核的个数是相同的。所以，如果想要升维或降维，只需要通过修改卷积核的个数即可。 举例：如果input的通道个数是3，
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