CNN中1X1卷積的作用
idea1
1.進行卷積核通道數的升維降維，相當於在channel方向上進行壓縮，減少引數；（計算具體見連線）
2.旨在對每個空間位置的D維向量做一個相同的線性變換，增加非線性；
idea2
1.增加模型深度，一定程度上提升模型的表徵能力；
2.1*1channel減少，減少模型中層weight的稀疏的可能性；
idea3
1*1卷積核主要是在不同的通道上進行線性組合（資訊整合），在保留圖片原有平面結構的同時，調控depth，完成升維降維，減少引數個數的功能。
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卷積神經網路中1x1卷積的作用
1. 來源 [1312.4400] Network In Network （如果1×1卷積核接在普通的卷積層後面，配合啟用函式，即可實現network in network的結構） 2. 應用 GoogleNet中的Inception、ResNet中的殘差模組
CNN中的卷積理解和實例
垂直 name 平移 圖片 維度 都是 logs 窗口大小 表示 卷積操作是使用一個二維卷積核在在批處理的圖片中進行掃描，具體的操作是在每一張圖片上采用合適的窗口大小在圖片的每一個通道上進行掃描。 權衡因素：在不同的通道和不同的卷積核之間進行權衡 在tensorflow中的
深入理解CNN中的卷積
原文連結：http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.html 什麼是卷積 整篇部落格都會探討這個問題，但先把握行文脈絡會很有幫助。那麼粗略來講，什麼是卷積呢？ 你可以把卷積想象成一種混合
CNN中的卷積操作
CNN中的卷積 很多文章都介紹過卷積的操作：用一個小的卷積核在影象上滑動，每次滑動計算出一個值，比如用3*3的卷積核卷積一個5*5的矩陣（不考慮擴充套件邊緣），過程如下： 卷積操作在二維平面上很好理解，但是在CNN中，被卷積的矩陣是有深度的： 這個
CNN 中， 1X1卷積核到底有什麽作用
復雜 論文 減少 tail 單個 並行 work inception con 轉自https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786 從NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了這個，為什麽呢 發
CNN 中， 1X1卷積核到底有什麼作用呢？
我來說說我的理解，我認為1×1的卷積大概有兩個方面的作用吧：1. 實現跨通道的互動和資訊整合2. 進行卷積核通道數的降維和升維下面詳細解釋一下：1. 這一點孫琳鈞童鞋講的很清楚。1×1的卷積層（可能）引起人們的重視是在NIN的結構中，論文中林敏師兄的想法是利用MLP代替傳統的線性卷積核，從而提高網路的表達能力
以V1中Inception Module為例說明1x1卷積核的作用
http://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786 http://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786
【深度學習】1x1卷積的作用
1x1卷積最初引起研究者的重視應該是在Network in Network這篇文章裡，後面在GoogLeNet和ResNet中都使用了1x1卷積，那麼1x1卷積到底有什麼用呢？ 我認為主要作用有三點：
CNN: 1x1卷積層的精妙之處
現在各種神經網路都會用到1x1 conv，它到底起到什麼作用呢？要回答這個問題，先從最經典的Inception模型說起，Figure 1是Inception-ResNet-v2的block架構圖。 作用一：改變矩陣維度 block中每個sublayer的第一
1X1卷積的作用
上圖原來輸入是6個feature，然後經過1x1的卷積核（實質是經過學習到的6個權重調節的線性疊加）得到一個特徵圖F11有四個1X1的卷積核，則得到4個特徵圖，分別為F11，F12，F13，F14。這樣原來的6個特徵圖，變為了4個特徵圖，實現了降維。同樣 如果卷積核
一文讀懂卷積神經網路中的1x1卷積核
前言 在介紹卷積神經網路中的1x1卷積之前，首先回顧卷積網路的基本概念[1]。 卷積核（convolutional kernel）：可以看作對某個區域性的加權求和；它是對應區域性感知，它的原理是在觀察某個物體時我們既不能觀察每個畫素也不能一次觀察整體，而是
1X1卷積核到底有什麼作用
1*1的卷積核在NIN、Googlenet中被廣泛使用，但其到底有什麼作用也是一直困擾的問題，這裡總結和歸納下在網上查到的自認為很合理的一些答案，包括1）跨通道的特徵整合2）特徵通道的升維和降維 3）減少卷積核引數（簡化模型） 部分轉載自caffe.cn 作用：1. 實
tensorflow中的卷積和池化層(一)
oat avg 滑動 shape 要求 網絡 vol 加速 ali 在官方tutorial的幫助下，我們已經使用了最簡單的CNN用於Mnist的問題，而其實在這個過程中，主要的問題在於如何設置CNN網絡，這和Caffe等框架的原理是一樣的，但是tf的設置似乎更加簡潔、方便，
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1x1卷積
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1x1卷積核的理解
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CNN：對於卷積的理解
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《TensorFlow實戰》中AlexNet卷積神經網路的訓練中
TensorFlow實戰中AlexNet卷積神經網路的訓練 01 出錯 TypeError: as_default() missing 1 required positional argument: 'self' 經過百度、谷歌的雙重查詢，沒找到就具體原因。後面去TensorFlow官方文件中發現，tf
TensorFlow實戰：Chapter-4（CNN-2-經典卷積神經網路（AlexNet、VGGNet））
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