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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…
3D卷积神经网络在二维CNN中，卷积应用于2D特征图，仅从空间维度计算特征。当利用视频数据分析问题的时候，我们期望捕获在多个连续帧编码的运动信息。为此，提出在CNN的卷积进行3D卷积，以计算空间和时间维度特征，3D卷积是通过堆叠多个...
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…
概要：SqeezeNet的工作为以下几个方面：1.提出了新的网络架构FireModule，通过减少参数来进行模型压缩2.使用其他方法对提出的SqeezeNet模型进行进一步压缩3.对参数空间进行了探索，主要研究了压缩比和$3*3$卷积比例的影响
B：在A的基础上，在stage1和stage2基础上分别增加了1层3X3卷积层，一共13层。C：在B的基础上，在stage3，stage4和stage5基础上分别增加了一层1X1的卷积层，一共16层。D：在B的基础上，在stage3，stage4和stage5基础上分别增加了一层3X3的卷积层
卷积能让一个信号往周围扩散（因为卷积核有大小），并在扩散的过程中控制其大小（结合非线性函数和bias）。而当两个响应扩散到一起时，便能够产生一个更大响应（只有一个卷积模板里面出现两个以上的极大响应，才有可能聚更大的响应），这时选择合适的阈值，就能提取这个更大响应。
Flow-basedgenerativemodels(Dinhetal.,2014)areconceptuallyattractiveduetotractabilityoftheexactlog-likelihood,tractabilityofexactlatent-variableinference,andparallelizabilityofbothtrainingandsynthesis.InthispaperweproposeGlow,asimpletypeofgenerativeflowusinganinvertible1x1convolution.Usingourmethodwedemonstrateasignificantimprovementinlog...
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…
3D卷积神经网络在二维CNN中，卷积应用于2D特征图，仅从空间维度计算特征。当利用视频数据分析问题的时候，我们期望捕获在多个连续帧编码的运动信息。为此，提出在CNN的卷积进行3D卷积，以计算空间和时间维度特征，3D卷积是通过堆叠多个...
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…
概要：SqeezeNet的工作为以下几个方面：1.提出了新的网络架构FireModule，通过减少参数来进行模型压缩2.使用其他方法对提出的SqeezeNet模型进行进一步压缩3.对参数空间进行了探索，主要研究了压缩比和$3*3$卷积比例的影响
B：在A的基础上，在stage1和stage2基础上分别增加了1层3X3卷积层，一共13层。C：在B的基础上，在stage3，stage4和stage5基础上分别增加了一层1X1的卷积层，一共16层。D：在B的基础上，在stage3，stage4和stage5基础上分别增加了一层3X3的卷积层
卷积能让一个信号往周围扩散（因为卷积核有大小），并在扩散的过程中控制其大小（结合非线性函数和bias）。而当两个响应扩散到一起时，便能够产生一个更大响应（只有一个卷积模板里面出现两个以上的极大响应，才有可能聚更大的响应），这时选择合适的阈值，就能提取这个更大响应。
Flow-basedgenerativemodels(Dinhetal.,2014)areconceptuallyattractiveduetotractabilityoftheexactlog-likelihood,tractabilityofexactlatent-variableinference,andparallelizabilityofbothtrainingandsynthesis.InthispaperweproposeGlow,asimpletypeofgenerativeflowusinganinvertible1x1convolution.Usingourmethodwedemonstrateasignificantimprovementinlog...
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