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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…
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，网络深度自然会增加。
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，网络深度自然会增加。其实问题往下挖掘，应该是增加网络深度有什么好处？为什么非要用1x1来增加深度呢？其它的不可以
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...
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…
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...
1×1的卷积层（可能）引起人们的重视是在NIN的结构中，论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核，从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释，认为文中提出的MLP其实等价于在传统卷积核后面接cccp层，从而实现多个featuremap的线性组合，实现跨通道的信…
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
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…
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，网络深度自然会增加。
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，网络深度自然会增加。其实问题往下挖掘，应该是增加网络深度有什么好处？为什么非要用1x1来增加深度呢？其它的不可以
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...
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…
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...
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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
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