1X1卷积的作用

最新推荐文章于 2025-09-18 10:34:32 发布
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本文探讨了一维卷积在特征图维度变化中的应用，通过实例说明了如何利用1x1卷积核进行特征图的降维与升维操作，为深度学习模型的优化提供了新的视角。
1*1卷积层的简单理解
jackzhang11的博客
04-29 5879
在很多模型中都会有一些1∗11*11∗1的卷积层，打眼一看感觉这些layer很鸡肋，不知道放在模型里能起到什么作用。但深入理解一下就能发现，1*1的卷积是非常有用的，可以很灵活地控制特征图的深度，并能起到减少参数量的作用。 本文就基于个人粗浅的理解，简单讨论一下1*1卷积的作用。 1. 升维降维，实现跨通道的信息整合 feature map和1*1的卷积核做卷积时，只需要考虑当前像素即可，并不需要...
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
1x1的卷积能做什么呢？
ybdesire的专栏
05-14 6184
所谓信道压缩，Network in Network是怎么做到的？ 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） （2）计算左图中32个信道中截面与卷积核中32个元素的乘积 （3）...
【深度学习】1*1卷积你不能不知道的知识！
最新发布
猫天意的博客
09-18 946
1×1卷积是深度学习中一种特殊的卷积操作，其核心作用在于通道维度的特征变换与信息融合。它能够灵活实现通道的降维或升维（如从256通道降至64通道），显著减少计算量，在GoogLeNet等网络中作为"瓶颈层"使用。此外，1×1卷积可增加网络非线性表达能力，实现跨通道信息交互，并在轻量化网络（如MobileNet）中发挥关键作用。其数学本质是逐像素的全连接层，参数量仅为普通K×K卷积的1/K²，能高效完成特征压缩与通道注意力映射（如SENet）。典型应用包括Inception模块的降维
1×1卷积层
dingning12469的博客
01-10 640
1×1卷积层相当于在每个像素位置做全连接层操作，但每个通道内部卷积核参数仍是共享的。
1 * 1卷积层
sujixian1995的博客
09-18 1752
对于1 * 1卷积层自己的一点理解 1 *1 卷积层最早是2014年ICLR的一篇名为《Network In Network》的论文提出的从下面图片可以看成 1 * 1卷积层其实就相当于全连接层也就是相当于输入乘以权重。它为改变输入的大小， 1*1 卷积的作用 一、 实现特征通道的升维和降维 　　通过控制卷积核的数量达到通道数大小的放缩。而池化层只能改变高度和宽度，无法改变通道数。 二、 增加非线性 　　1×1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程，并且还加入了非线性激活函数，从而可以增加网络的非线性，使
1*1卷积层
Drug discovery
04-26 2万+
目录 1.为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层？ 2.1*1 卷积的作用 一、 实现特征通道的升维和降维 二、 增加非线性 三、 减少卷积核参数（简化模型） 3.用1*1卷积层代替全连接层的好处： 1.为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层？ 假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分（左图黄色部分）为输入x，那么每一个卷积操
深度学习笔记（六）：1x1卷积核的作用归纳和实例分析
呆呆象呆呆的博客
07-16 2万+
文章目录一、1x1卷积核介绍二、举例说明实际作用例子1：线性变换例子2：降低通道数（归纳整理进行一次输入通道间的非线性映射）三、1x1卷积核作用降低/提升通道数增加非线性跨通道信息交互（channal 的变换）四、1x1卷积应用InceptionResNet参考文献待看文献 一、1x1卷积核介绍 1x1卷积核，又称为网中网（Network in Network）。 其实1x1卷积，可以看成一种全连接（full connection）。 二、举例说明实际作用 例子1：线性变换 这里通过一个例子来直观地介绍1x
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，
【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用
frank 的专栏
10-19 1万+
最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ，那么，1x1 的卷积核有什么意义呢？ 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network，然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了。 他们在论文中解释，大概有下...
1x1卷积和池化操作
qq_40630902的博客
08-07 2396
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feature mapping（输入层） 1x1卷积通过改变feature mapping（输入层）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feature mapping（输入层）的尺寸（宽和高） 2. 1x1卷积操作 假设这是一个28×28×192的输入层，如果通道数量很大，该如何把它压缩为28×28×32维度的层呢？你可以用32个大小为1×1的过滤器，严格来讲每个过滤器大小都是1×1×192维，因为过滤器中通道数量
1X1卷积
weixin_53297048的博客
06-30 2539
在学习1x1卷积之前，我们先对多通道卷积进行简单的回顾，这样更方便对1x1卷积的理解多通道卷积是将各通道的卷积后对应位置累加求和，简单的说就是。
1×1卷积
weixin_51298205的博客
04-11 2224
1×1卷积是卷积神经网络（CNN）中的一种特殊卷积操作，其核心特点在于使用大小为1×1的卷积核。尽管它的空间维度（高度和宽度）为1，看似不涉及局部区域的信息整合，但在深度（通道维度）上却能实现复杂的操作。
1x1卷积(Conv 1*1)的作用
weixin_41936775的博客
09-03 1万+
一、来源及应用二、作用1. 添加非线性特性2. 对通道数实现升维/降维3. 实现跨通道的信息交互与整合 一、来源及应用 Conv 1×1Conv\ 1\times1Conv 1×1 是 Network in Network 的简称。 对于单通道图像，其作用仅是进行线性运算； 对于多通道图像，Conv 1×1Conv\ 1\times1Conv 1×1 会遍历图像的所有位置，并将每个位置处所有通道的值作为其输入，与 1×11\times11×1 卷积核中对应通道的.
【深度学习基础知识 - 24】1x1卷积核的作用和使用场景
yanyuxiangtoday的博客
08-22 1454
1x1卷积核虽然不能增加特征的感受野，但仍然常被采用，本文简单介绍它的几点作用。 1x1卷积核的作用和使用场景 降低通道数。模型的计算计算量和复杂度与每一层的通道数息息相关，如果想要降低某一层的通道数同时又想对特征进行一次组合，那么就可以采用1x1的卷积核。 多通道整合。降低通道数的同事又可以进行一次通道整合，通常见于网络或者块的输出增，特征通过concat之后通常需要一次信息的整合，这个时候就可以采用1x1的卷积核。 实现通道数的改变。在某些层中，可能希望实现通道数的增加而不是减少，这个时候又不想增加太
深度学习 1x1卷积
yuweififi的专栏
09-15 452
1x1卷积 kxk卷积 如果你在中间加一个1x1卷积，你就用运行在一块像素上的神经网络代替了线性分类器。 在卷积操作中散布一些1x1卷积是一种使得模型变得更深的低耗高效的方法 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。 .
1×1卷积层的意义及inception层初介绍
qq_51659249的博客
03-13 1080
Inception就是将多个卷积或池化操作放在一起组装成一个网络模块，它是一种基于多尺度卷积的网络结构，旨在解决传统CNN在处理不同大小的输入图像时存在的问题。主要特点：使用了多个不同尺度的卷积核来提取不同尺度的特征。这些卷积核可以并行地应用于输入图像，然后将它们的输出连接在一起，形成一个多通道的特征图。通过这种方式，Inception可以有效地处理不同大小的输入图像，并提取更丰富和多样化的特征。使用了1x1的卷积核来进行特征图的降维和升维。这些1x1的卷积核可以降低特征图的维度。
Pytorch学习笔记（六）——1x1卷积核的理解
qq_23345187的博客
12-08 4779
理解1x1卷积核一.1x1卷积核的提出二.1x1卷积核的应用2.1.多通道数据中1x1卷积的作用 一.1x1卷积核的提出 1x1卷积核的使用可以见《Network in network》这篇论文,这是一篇非常经典并且影响深远的论文，之后的Googlenet和ResNet等模型均有借鉴其1x1卷积核的设计。在这篇论文中，作者提出了NIN块，并在块中第一次使用1x1卷积来增强模块的抽象表达能力，以现在的眼光来看，其实现了跨通道特征融合和通道升维降维。 NIN块的结构如下： 它由一个卷积层加两个充当全连接层的
1 x1卷积详解：概念、优势和应用
deephub
02-20 1万+
Lin等人的《网络中的网络(Network in Network, NiN)》一文，提出了一种特殊的卷积操作，它允许跨通道参数级联，通过汇聚跨通道信息来学习复杂的交互。他们将其称为“交叉通道参数池化层”（cross channel parametric pooling layer），并将其与1x1卷积核进行卷积的操作相比较。 当时浏览一下细节，我从没想过我使用这样的操作，更不用说对其细节有任何的想法。但是通常是术语看起来很深奥，而概念本身并不是。在我了解背景和进行了一系列的测试以后，让我们一起来解开这个奇特
1x1x1卷积是什么
04-12
1x1x1卷积是指卷积核的尺寸为1x1x1的卷积操作。在卷积神经网络中，卷积操作通常用于提取图像或特征的空间信息。而1x1x1卷积则主要用于改变特征的通道数或者进行特征的线性组合。 具体来说，1x1x1卷积可以通过在输入...
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