每天五分钟计算机视觉:使用1*1卷积层来改变输入层的通道数量

本文重点

在卷积神经网络中有很多重要的卷积核,比如1*1的卷积核,3*3的卷积核,本文将讲解1*1的卷积核的使用,它在卷积神经网络中具有重要的地位。由于1*1的卷积核使用了最小的窗口,那么1*1的卷积核就失去了卷积层可以识别高和宽维度上相邻元素构成的模式的功能。所以1*1的卷积核的主要计算发生在通道维上。

使用1*1卷积完成通道压缩

对于一个 28×28×192 的输入层,我们可以使用池化层压缩它的高度和宽度 ,但如果通道数量很大,如何才能压缩通道呢?

该如何把28×28×192压缩为 28×28×32 维度呢?你可以用 32个大小为 1×1×192 的过滤器,也就是说你使用了 32 个过滤器,输出层为 28×28×32,这就是压缩通道数(nc)的方法。

我们可以认为1×1 卷积只是添加了非线性函数,所以让网络学习更复杂的函数,我们可以再添加一层使用192个大小为 1×1*192的过滤器,其输入为 28×28×192,输出为 28×28×192。这样输入和输出的维度是一样的,都是28×28×192,但是后面的输出比前面的输入可以认为提取到了更加复杂的特征。

相关推荐
vocal18 分钟前
谷歌第七版Prompt Engineering—第一部分
人工智能
MonkeyKing_sunyuhua19 分钟前
5.6 Microsoft Semantic Kernel:专注于将LLM集成到现有应用中的框架
人工智能·microsoft·agent
arbboter27 分钟前
【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发1.0发布和使用说明
人工智能·大模型·notepad++·ai助手·ai插件·aicoder·notepad++插件开发
IT_Octopus39 分钟前
AI工程pytorch小白TorchServe部署模型服务
人工智能·pytorch·python
果冻人工智能44 分钟前
AI军备竞赛:我们是不是正在造一个无法控制的神?
人工智能
暴龙胡乱写博客1 小时前
OpenCV---图像预处理(四)
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员辣条1 小时前
深度测评 RAG 应用评估框架:指标最全面的 RAGas
人工智能·程序员
curdcv_po1 小时前
字节跳动Trae:一款革命性的免费AI编程工具完全评测
人工智能·trae
程序员辣条1 小时前
为什么需要提示词工程?什么是提示词工程(prompt engineering)?为什么需要提示词工程?收藏我这一篇就够了!
人工智能·程序员·产品经理
孔令飞1 小时前
Go:终于有了处理未定义字段的实用方案
人工智能·云原生·go