1*1卷积核

最新推荐文章于 2025-04-11 16:28:19 发布
转载 最新推荐文章于 2025-04-11 16:28:19 发布 · 411 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.yuque.com/docs/share/886daf31-34df-4118-8747-0dec9b13dbf6?#

本文探讨了1x1卷积核在深度学习中的应用，包括改变数据维度、增加模型深度并减少参数量以及增强非线性能力等方面。通过使用1x1卷积核可以在不改变输入特征图尺寸的情况下，有效地调整模型的厚度。
部署运行你感兴趣的模型镜像

11卷积核
一、1x1卷积的作用？
1改变数据维度（存储方式）
因为11卷积不改变图形的大小，当对同一个特征图用数值不同的11的卷积核时，会得到到不同的输出，当同时使用多个卷积核时就可以改变模型的维度，比如，一张500 * 500且厚度100 的图片在20个卷积核上做11的卷积，那么结果的大小为50050020。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.增加模型的深度减少参数量
在这里插入图片描述
3增加非线性
通常情况下，在构建网络模型时会使用激活函数，当使用1*1的卷积核来加深了网络模型，使用的激活函数的次数就会变多，激活函数大多是非线性的（有利于分离跟高维度的特征），也就增加了非线性。

参考资料：
卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？https://www.zhihu.com/question/56024942
深度学习500问：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions

转载：https://www.yuque.com/docs/share/886daf31-34df-4118-8747-0dec9b13dbf6?#

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

1×1卷积核【super star 卷积核】
xinxin的博客
09-18 980
我们先来给出1×1卷积的一般作用，如下所示：•跨通道的特征整合•特征通道的升维与降维•减少权重参数（卷积核参数）简化模型。
1X1 卷积核 总结
柯同学要谦虚
04-07 1663
文章目录Before1X1 卷积核定义1x1卷积核作用降维升维增加非线性跨通道信息交互（channal 的变换）1X1的应用GoogleNet 看完这个不许再说自己不会了小笨蛋—不如叫我慢慢 Before 在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 卷积核（convolutional kernel）：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...
深度学习-卷积神经网络CNN计算输出特征大小以及参数数量
weixin_44992225的博客
05-09 2364
链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_42239797/article/details/90646935。
深度学习基础学习-1x1卷积核的作用（CNN中）
热门推荐
小夭的博客
11-09 2万+
1x1卷积核作用
1*1 卷积核
关于我的学习记录
12-06 714
1*1 卷积核
1×1卷积
weixin_51298205的博客
04-11 2305
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。
cnn卷积核channel，数量，1*1卷积核降维原理
m0_55392122的博客
05-08 3349
卷积核channel和数量的区别cnn卷积channel1.filter的channel=输入图像的channel 2.filter的个数=输出图像的channel1×1\times1×1卷积降维tensorflow cnn卷积 众所周知，cnn最重要的就是卷积层和池化层，对于卷积层中，通过使用卷积核与原图像进行卷积操作，降低数据量方便计算。卷积操作为： 通过上述操作可以使大家清晰的看到卷积操作，但是卷积核的处理非常重要，那么卷积核的channel以及个数有什么区别呢？以下是我通过借阅别的大佬的博客做出如
对于1*1卷积核的理解
Xunuo1995的博客
04-23 807
常常用于降维（降通道数），其实也可以用于升高维度。 增加了跨通道的信息交互 从图的下部可以看出，使用115的卷积，在445的特征图上遍历整个宽和高（44），相当于在宽高做加乘，得到441的特征图。 也就是用3个 11的卷积，可以得到宽高为44，通道数为3的特征图。 这样子就改变了原始的通道数。 对于一张图片28281这样的单通道图片，其的确没什么作用。但是如果对于282816中多通道图片，使用6个1116的卷积核之后可以将其压缩成2828*6，也就是图片高和宽不变，改变了特征维数。 此外，如..
CNN中1*1卷积核与Pytorch实现
lzh824359508的博客
05-14 2522
CNN中1*1卷积核的意义信道压缩 信道压缩 一个32* 6* 6的图片，32通道，6维矩阵图片 当用32* 1* 1的的卷积核提取特征时，得到的是一个6*6的图片 卷积运算中输出的通道数与卷积核的数量有关，但是计算过程中，图片的通道数要和卷积核的通道数相同 此时，通过1维卷积核将原来图片在通道维度上进行压缩，即将通道信息进行融合 1* 1也可以理解为一个全连接网络，分别作用所有通道上面 总结： 总结一下，1x1的卷积核可以进行降维或者升维，也就是通过控制卷积核（通道数）实现，这个可以帮助减少模型参
卷积核参数的计算及1*1卷积核
pro_misefetion的博客
03-29 4607
卷积过程 首先，明确一个概念：卷积并不只是一个二维的过程，实际上对于输入的图片一般而言是三个通道的（R、G、B），那为什么输出的结果可以是128个通道呢？实际上经过卷积过后的通道数是由卷积核的个数来决定的，整个的卷积过程二维情况下也就是在每个通道下发生的卷积过程为： 在多通道情况下的卷积情况如下： 其实滤波器的维度应该是和输入图片相同的，输出的维度则是由滤波器的个数决定，卷积过程为： 如果把...
为什么要分别使用1*1，3*3，1*1的卷积核进行降维和升维
Cool_Uncle的博客
12-15 1万+
使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征，所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征，需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像，例如一个图像大小是5×5， 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积，卷积结束后生成一个3×3的矩阵。 如果有2个卷积核对着图像卷积，就会生成两个3×3的矩阵。 同理有多少个卷积核对图像卷积就有多少个矩阵。 这个叫做通道。 如果有4个特征，可以设置4个2维卷积核进行特征提取，提取
详解 1x1 卷积核
绿色羽毛
11-17 2554
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，
【温故知新】深度学习中的1x1卷积核
upup
05-27 583
对于1x1矩阵最直观的感受是能有什么作业，滑动的时候怎么提取特征。其实最开始就理解错了。1x1卷积不是用来取特征的，而是用来降维和升维 1x1卷积核，又称为网中网（Network in Network） 理解中的样子 emmm， 这不就是对每个像素乘以卷积核权重嘛，比较好理解 降维和升维 当输入时多通道的，比如上图32通道，6x6大小。给定卷积6x6，既然做卷积操作，卷积核的通道数要与输入通道数一致，所以实际上卷积的参数为6x6x32。 如果只个1个卷积核，那么结果就变为1通道，结果中的每个像素值是.
神经网络中的1x1卷积核
遥远的她
02-24 2344
本文参考自CVer公众号的文章"一文读懂神经网络中的1x1卷积核"，但我在读他的文章时觉得作者对1x1卷积核的理解或阐述有失偏颇，特此记文来发表我的看法，文中图片都摘自CVer的博文。 在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 1. 卷积核（convolutional kernel）：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...
卷积神经网络(CNN)中1×1卷积核详解
gkoyu的博客
03-14 2512
1×1卷积核在卷积神经网络（CNN）中扮演着关键角色，主要用于调整通道数、融合通道信息以及优化计算效率。
1x1的卷积核的作用
梅花14的博客
06-04 347
之前一直不明白1x1卷积核的作用，今天突然明白了，看到一篇博文写的（链接），真的非常的好。 不明白1x1的最直接原因是因为不明白原来特征图之间是可以通讯的，因为下一层的特征图并不是上一层一个特征图生成的，而是由n（n的取值范围为1-上层通道数，通道数就是上层的特征图个数）个组合而成的，那么再来理解1x1的卷积核的作用的话就很容易理解了，对于m x m大小的卷积核类比。 ...
1x1卷积核作用
02-04 158
1. 实现跨通道的交互和信息整合 对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！ 对多通道图像做1x1卷积，其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起，即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 进行降维和升维引起人们重视的（可能）是在GoogleNet里。对于每一个inception模...
1*1卷积核的作用
最新发布
05-06
嗯，用户想了解1x1卷积核在深度学习中的作用，以及它在神经网络中的功能和应用场景。我之前学过一些关于卷积神经网络的知识，但可能需要回忆一下具体细节。首先，1x1卷积核听起来好像很特别，因为通常卷积核是3x3...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值