卷积核的作用在于特征的抽取，越是大的卷积核尺寸（kernal_size）就意味着更大的感受野，当然随之而来的是更多的参数。图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。 1*1卷积的作用? / 如何理解卷积神经网络中的1*1卷积? 1x1 卷积可以压缩信道数（channel--厚度）即减少特征的维度。池化可以改变图片的宽和高。1x1卷积给神经网络增加非线性，从而
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2023-09-19 10:59:33
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参考知乎：https://.zhihu./question/56024942 作用简单来说就两点，一是可以改变维度，二是可以将多个通道进行线性组合，其实也与第 一个有关
原创
2022-01-17 17:06:15
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目录1.概述1.1 卷积神经网络的引入1.2 卷积神经网络的基本准则1.2.1局部性1.2.2相同性1.2.3不变性2.网络层次分析2.1 卷积层2.1.1滤波器的高度和宽度2.1.2 步长2.1.3 边界填充2.1.4 卷积层代码实现2.2 池化层2.2.1池化层概述2.2.2池化层实现3.基于PyTorch的卷积神经网络对手写数字进行识别1.概述1.1 卷积神经网络的引入 &nbs
这里专门花一个小篇幅介绍下1*1卷积核。承上启下，为后面的内容做度）是完全一样的了，而且，因为1×1卷积核只有一个参数，那么实际上也就是给元乳香乘以了某个系数，完全的线性变化（也可以理解成一个数字和一个矩阵的数乘运算的过程，多个通道的情况就是多个数乘的结果累加而已）。比如下面的计算过程：
原创
2022-12-14 16:26:40
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为了提高各种CNN架构的性能，我们提出了非对称卷积块（ACB），该算法将三个分别具有正方形，水平和垂直核的卷积分支的输出求和。
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2021-08-13 17:46:16
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filter 1×1(源自Network in Network )， ①输入输出channel数相同，可以看作是输入的线性变换，但是增加了非线性(∵后面跟着的relu层) ②对feature map降维/升维(∵输出的channel数=核数) 对 feature map 的channel级别降维或升 ...
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2021-07-26 10:03:00
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1*1的卷积看似没有变换维度，其实是有的，因为我们操作的对象是feature map。对于一张feature map，你可以看作一张图。一张彩色的图像一般有3个颜色通道（
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2022-11-10 10:10:36
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ICCV2019: 通过非对称卷积块增强CNN的核骨架下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「ACNet:Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric ConvolutionBlocks」，axriv地址为：http...
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2019-12-02 08:45:27
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4. TF – Kernels模块 TF中包含大量Op算子，这些算子组成Graph的节点集合。这些算子对Tensor实现相应的运算操作。图 4 1列出了TF中的Op算子的分类和举例。图 4 1 TensorFlow核心库中的部分运算 4.1 OpKernels 简介 OpKernel类（core/framework/op_kernel.
1×1的卷积核卷积核在CNN中经常被用到，一般常见的是3×3的或者5×5的，见下图，这里不多赘述 那么1×1的卷积核，就像上面那样。 一般1×1的卷积核本
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2021-08-25 15:41:22
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1 . 前言1*1 卷积在很多模型结构中都使用过， 例如最出名的Inception网络其主要目的就是 进行一次1 × 1 的卷积来减少特征映射的深度．在实际操作中， 对于1*1的卷积操作， 我们可以通过改变输出的out channel 来使得输出维度的变化，也就是降维和升维，
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2021-08-27 15:04:17
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特点：1x1卷积层相当于全连接层
作用：1x1卷积用于调整网络层的通道数量和控制模型复杂度输入形状：(通道，行，列) = (3,3,3)卷积核形状：(输出通道，输入通道，行，列) = (2,3,1,1)
输出形状：(通道，行，列) = (2,3,3)import cv2
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l一
原创
2023-08-22 11:02:10
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机器在理解和识别图像中的特征和对象方面已经达到了99％的准确度。智能手机可以识别相机中的脸部;能够使用Google图像搜索特定照片; 从条形码或书籍扫描文本。所有这一切都归功于卷积神经网络（CNN），这是一种特殊类型的神经网络，也称为 convnet。如果你是一个深度学习[1]爱好者，你可能已经听说过卷积神经网络，也许你自己甚至开发了一些图像分类器。像Tensorf
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2024-10-25 13:19:36
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1.Inceptionnet的借鉴点 Inception结构快在同一层网络中使用多个尺寸的卷积核，可以提取不同尺寸的特征，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）；使用 1 * 1 卷积核，作用到输入特征图的每个像素点，通过设定少于输入特征图深度的1*1卷积核的个数，减少了输出特征图
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2020-09-02 07:50:00
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1×11\times11×1卷积作用？ NIN(Network in Network)是第一篇探索1×11\times11×1卷积核的论文，这篇论文通过在卷积层
原创
2024-05-24 11:59:29
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一. 单通道图像的卷积计算过程下面各图中所有数学符号的说明如下：n:图片的宽度和高度n_c:表示图片的通道数f: 过滤器的尺寸大小m: 过滤器的数量Q: 卷积运算后的输出图像的尺寸大小p：所要填充的像素值，padding=0称为Valid Convolution;为了得到与原始输入图像相同尺寸的输出图像而加入的padding，称为Same Convolutions:卷积步...
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2021-07-30 10:31:51
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卷积以下简要的概述一下卷积之后的输出数据的尺寸的求法，至于卷积的具体概念这里不再涉及。滤波器的超参数我们约定以下参数： 1. 滤波器（即filter）的数量为 K 2. 滤波器的空间尺寸为 F 3. 步长为 S 4. 零填充数量为 P卷积之后假设输入数据体的尺寸W1*H1*D1，输出数据体的尺寸是W2*H2*D2,那我们如何求得输出数据体的尺寸呢？在这里基于先前的约定，我们使用公式W
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2024-08-08 11:22:29
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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
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2024-05-19 21:16:19
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1x1卷积可以做什么假如输入一个6x6二维图片，过滤器尺寸为1x1x1, 做1x1的卷积，只是对输入矩阵乘以某个数字，貌似用处不大；
原创
2022-09-14 10:35:44
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