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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]。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。
最初应用1x1卷积核的神经网络是NetworkInNetwork，然后GoogLeNet和VGG也不约而同的更正了。他们在论文中解释，大概有下面2个意义。1.增加网络的深度这个就比较好理解了，1x1的卷积核虽小，但也是卷积核，加1层卷积，网络深度自然...
最初应用1x1卷积核的神经网络是NetworkInNetwork，然后GoogLeNet和VGG也不约而同的更正了。他们在论文中解释，大概有下面2个意义。1、增加网络的深度这个就比较好理解了，1x1的卷积核虽小，但也是卷积核，加1层卷积，网络深度自然会
YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inceptionmodule，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。YOLO论文中，作者还给出一个更轻快的检测网络fastYOLO，它只有9个卷积层和2
之前只是知道1x1的卷积核用在Inception模块中具有降维的作用，并没有认真的思考它是怎么样实现降维的，以及它还有哪些作用。.于是查阅了一些资料，并记录了它的一些作用，如下：.一、灵活的控制特征图的深度.1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要...
1X1卷积核最开始是在颜水成论文[1312.4400]NetworkInNetwork中提出的，后来被[...jiandanjinxin阅读22,317评论0赞9卷积神经网络工作原理研究-Inception结构研究深入Mixed层对同一个卷积层输出，执行各种二次计算，将各种结果堆叠到新输出的...
ShuffleNet这篇论文认为1x1卷积的计算成本也很高，提议也对1x1卷积进行分组。逐点分组卷积，顾名思义，就是针对1x1卷积进行分组操作，这项操作与分组卷积的相同，仅有一项更改——就是在1x1过滤器而非NxN过滤器(N>1)执行。
这也是为什么MobileNet在论文最后要大肆鼓吹说他94.86%的运算量都集中1x1的卷积运算上，它的快速可不仅仅体现在“少参数，少运算量”上！同理，前文中改进1和改进3看似增加了很多运算量，但这些运算量都是负担在1x1卷积上的，这就使得实测速度的下降远没有运算量增加那么明显！
1×1卷积，又称为NetworkinNetwork.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...
【论文泛读】GooLeNet：更深的卷积网络论文链接：Goingdeeperwithconvolutions摘要Abstract我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络…
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]。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。
最初应用1x1卷积核的神经网络是NetworkInNetwork，然后GoogLeNet和VGG也不约而同的更正了。他们在论文中解释，大概有下面2个意义。1.增加网络的深度这个就比较好理解了，1x1的卷积核虽小，但也是卷积核，加1层卷积，网络深度自然...
最初应用1x1卷积核的神经网络是NetworkInNetwork，然后GoogLeNet和VGG也不约而同的更正了。他们在论文中解释，大概有下面2个意义。1、增加网络的深度这个就比较好理解了，1x1的卷积核虽小，但也是卷积核，加1层卷积，网络深度自然会
YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inceptionmodule，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。YOLO论文中，作者还给出一个更轻快的检测网络fastYOLO，它只有9个卷积层和2
之前只是知道1x1的卷积核用在Inception模块中具有降维的作用，并没有认真的思考它是怎么样实现降维的，以及它还有哪些作用。.于是查阅了一些资料，并记录了它的一些作用，如下：.一、灵活的控制特征图的深度.1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要...
1X1卷积核最开始是在颜水成论文[1312.4400]NetworkInNetwork中提出的，后来被[...jiandanjinxin阅读22,317评论0赞9卷积神经网络工作原理研究-Inception结构研究深入Mixed层对同一个卷积层输出，执行各种二次计算，将各种结果堆叠到新输出的...
ShuffleNet这篇论文认为1x1卷积的计算成本也很高，提议也对1x1卷积进行分组。逐点分组卷积，顾名思义，就是针对1x1卷积进行分组操作，这项操作与分组卷积的相同，仅有一项更改——就是在1x1过滤器而非NxN过滤器(N>1)执行。
这也是为什么MobileNet在论文最后要大肆鼓吹说他94.86%的运算量都集中1x1的卷积运算上，它的快速可不仅仅体现在“少参数，少运算量”上！同理，前文中改进1和改进3看似增加了很多运算量，但这些运算量都是负担在1x1卷积上的，这就使得实测速度的下降远没有运算量增加那么明显！
1×1卷积，又称为NetworkinNetwork.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...
【论文泛读】GooLeNet：更深的卷积网络论文链接：Goingdeeperwithconvolutions摘要Abstract我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络…
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