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
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.
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
127阅读
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
46阅读
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
582阅读
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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
130阅读
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
202阅读
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
260阅读
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
83阅读
11月了，秋招已经开始了。不知最近有没有同学在投简历面试呢?
回想起几年前我面试某大厂的时候，被问到了很多深度学习相关的知识，那时的我懂的不多，可以说是被面试官360度无死角蹂躏。
那次面试，印象最深的是问了很多与卷积相关的问题，导致我后来工作一段时间看到卷积就时不时的去查些资料，害怕自己又理解错了。
今天就介绍一个我曾经被问到的问题，那就是：在卷积神经网络中，1x1的卷积都有什么作用？
在卷积神
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
513阅读
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
849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
230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
原创
2023-11-05 04:22:31
129阅读
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
223阅读
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
75阅读
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
589阅读
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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
583阅读
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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