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  • 首先所有的卷积都默认了第三维与图像相同,也就是说如果图像是axbxc,那么1x1卷积就是1x1xc。 然后这样的卷积卷积出来的图像第三维必然是1维的,也就是说被1x1卷积卷积的axbxc图像会变成axbx1,也就是等于...

    首先所有的卷积核都默认了第三维与图像相同,也就是说如果图像是axbxc,那么1x1卷积核就是1x1xc。

    然后这样的卷积核卷积出来的图像第三维必然是1维的,也就是说被1x1卷积核卷积的axbxc图像会变成axbx1,也就是等于是第三维降维了,而第一维第二维维度不变。

    也就是说,单个的1x1卷积核的用处就是对图像进行降维。

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  • 用途是把线性不可分的数据集映射到高维空间,成为可分的数据集。 方法是在低维空间计算输入向量的点积,达到高维空间的效果。 技巧的应用,最有名的是SVM。...只有SVM框架下的函数,解的系数是稀疏的,...

    参考:https://www.zhihu.com/question/24627666

    用途是把线性不可分的数据集映射到高维空间,成为可分的数据集。
    方法是在低维空间计算输入向量的点积,达到高维空间的效果。

    核技巧的应用,最有名的是SVM。
    需要说明的是,核技巧不是SVM的专利。最小二乘和逻辑回归都可以使用核技巧,但是计算量太大,所以一般不用。
    只有SVM框架下的核函数,解的系数是稀疏的,使得分类器的计算复杂度远低于核技巧的其他衍生品。

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  • 第 第 PAGE 1 页 共 NUMPAGES 1 页 Linux top命令查看多核CPU每个核心的使用率 CPU是电脑的重要组成部分是不可缺少的角色下面是小编带来的关于Linux top命令查看多核CPU每个核心的使用率的内容欢迎阅读!...
  • mask mask mask mask mask mask mask mask mask ...而max pooling用来去掉卷积得到的Feature Map中的冗余信息,所以出现在1x1卷积之前,紧随刚被卷积后的feature maps, (由于没做过实验,不清楚调换顺序会有什么影响。)

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    Inception

    下图是Inception的结构,尽管也有不同的版本,但是其动机都是一样的:
    消除尺寸对于识别结果的影响,一次性使用多个不同filter size来抓取多个范围不同的概念,并让网络自己选择需要的特征。
    在这里插入图片描述
    你也一定注意到了蓝色的1x1卷积,撇开它,先看左边的这个结构

    输入(假设是个长方体)进来后,通常我们可以选择直接使用像素信息(1x1卷积)传递到下一层,可以选择3x3卷积,可以选择5x5卷积,还可以选择max pooling的方式lownsample刚被卷积后的feature maps,但在实际的网络设计中,究竟该如何选择需要大量的实验和经验的Inception就不用我们来选择,而是将4个选项给神经网络,让网络自己去选择最合适的解决方案。

    接下来我们再看右边的这个结构,多了很多蓝色的1x1卷积。这些1x1卷积的作用是为了让网络根据需要能够更灵活的控制数据的depth的。

    1x1卷积核

    如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。

    但卷积的输出输入是长方体,所以1x1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。

    如下图所示,如果选择2个filters的1x1卷积层,那么数据就从原本的depth 3降到了2。若用4个filters,则起到了升维的作用。
    在这里插入图片描述
    这就是为什么Inception的4个选择中都混合一个1x1卷积,如下图所展示的那样(其实就是上面第一幅图的右图)。其中,绿色的1x1卷积本身就1x1卷积,所以不需要再用另一个1x1卷积。而max pooling用来去掉卷积得到的Feature Map中的冗余信息,所以出现在1x1卷积之前,紧随刚被卷积后的feature maps, (由于没做过实验,不清楚调换顺序会有什么影响。)
    在这里插入图片描述

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  • 信道压缩~通~通~减 ... 但是,对于下面这种32通道的数据,如果我1个1x1x32的卷积与其做卷积运算,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)...

    信道压缩~通~通~减

    一、1 X 1的卷积核作用

     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)此时得到的结果,仍然是6x6x32的矩阵
    • (4)每个6x6的矩阵都叠加起来,得到一个6x6的矩阵
    • (5)接下来用Relu函数作用于这个6x6的矩阵
    • (6)得到6x6的输出

     

     同理,如果我用N个1x1x32的卷积核与其做卷积运算,得到的就是N个6x6的矩阵。

     这种做法,通常称为1x1卷积Network in Network它的主要作用,就是降低信道数量。如下图:

     28x28x192的数据,被32个1x1x192的卷积核作用后,就变为28x28x32的数据。这也就是所谓信道压缩信道降维。当然如果你愿意,也可以增加信道维度。这在Inception网络中很有用

     

     所以1 X 1 的卷积核有什么作用:

      1)跨通道的特征整合

      2)特征通道的升维和降维

      3)减少卷积核参数(简化模型)

     

    二、参考

     本文参考:https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/80314925

     感谢作者的分享:知识分享推动世界进步!

    转载于:https://www.cnblogs.com/always-fight/p/10772557.html

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