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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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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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
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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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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前言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（convolutionalkernel）：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（一般是奇数x奇数）。卷积核的个数就对应输出的通道数（channels），
原创
2021-01-31 11:52:33
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Question:
从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个，为什么呢？发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放，因为1X1卷积核只有一个参数，这个核在输入上滑动，就相当于给输入数据乘以一个系数。不知道我理解的是否正确。
Answer
[ruirui_ICT]：我来说说我的理解，我认为1×1的卷积大概有两个方面
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2018-09-10 09:24:28
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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
145阅读
CNN（卷积神经网络）在机器视觉与图像识别领域应用越来越广泛，从简单的手写数字0-9mnist数据集识别到各种复杂的数据集识别与准确
原创
2023-06-08 17:45:56
183阅读
# 实现卷积神经网络1x1
## 1. 概述
在卷积神经网络中，1x1卷积是一种非常有用的操作，它可以用于降低输入张量的通道数或者进行特征图的线性变换。本文将介绍如何实现1x1卷积。
## 2. 1x1卷积的流程
下面是实现1x1卷积的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发
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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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
195阅读
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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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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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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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
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，
原创
2021-08-27 15:04:17
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问题引入CNN中的卷积核大家都知道是干啥的吧，在图像处理中用常用于提取局部的特征。不同大小的卷积核对于提取图像中的不同大小的的一个特征有着不同的作用，那么的卷结合到底有什么用呢？问题解答1. 升维或降维：卷积实际上是对每个像素点，在不同的channels上进行线性组合（信息整合），且保留了图片的原有平面结构，调控depth，从而完成升维或降维的功能。进行降维和升维引起人们重视的（可能）是在Goog
原创
2021-01-29 20:31:57
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一.前提知识多层感知机：由一个输入层，一个或多个隐藏层和一个输出层组成。（至少有一个隐藏层，即至少3层）全连接层：是MLP的一种特殊情况，每个节点都与前一层的所有节点连接，全连接层可以解决线性可分问题，无法学习到非线性特征。（只有输入和输出层）二.NiN模型特点NiN与过去模型的区别：AlexNet和VGG对LeNet的改进在于如何扩大和加深这两个模块。他们都使用了全连接层，使用全连接层就可能完全
原创
2023-08-09 09:41:49
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