首页 > TAG信息列表 > 1x1
深度学习-1x1大小的卷积核、Inception网络
两个作用： 1、改变通道数，在inception网络中作为瓶颈，明显降低参数数量以及计算成本。 并且经过证明，合理的使用1x1的卷积并不会影响之后的影响。（具体的合理怎么规定？这里以后再说） 2、可以单纯的RELU的非线性，可以学习到更为复杂的函数。 inception提出的动机：不用人工选择卷积核的大【一句话图片】img标签用base64替换普通src 黑+白+透明
1x1 黑色img <img alt="black" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==" /> 1x1 白色img <img alt="white" src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAA1*1的卷积核 降维和升维的妙用
使用三个不同大小的卷积核主要是为了减少参数的数量。 目录 使用三个不同大小的卷积核主要是为了减少参数的数量。1.首先是卷积核的数量问题2.其次是参数数量的计算：3. 增加跨通道信息的交互和增加非线性 1.首先是卷积核的数量问题 2.其次是参数数量的计算： 3.增加跨通道AI大视觉（十二） | 1x1卷积核为什么有效？
本文来自公众号“AI大道理” 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。 控制特征图的深度 1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不AI大视觉（十二） | 1x1卷积核为什么有效？
本文来自公众号“AI大道理” 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。 控制特征图的深度 1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不同的通道上对VGG的理解
简介：VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于GoogLeNet。 结构如下图所示： ABSTRACT： 作者研究了网络深度对模型性能的影响，主要是采用很小的（3x3）卷积核对不断增加深度的网络进行了评估，发现将深度增加到16-19能够实现matlab 笔记-变量
matlab中关于程序运行的快捷键 多行注释: 选中要注释的若干语句, 快捷键Ctrl+R 取消注释: 选中要取消注释的语句, 快捷键Ctrl+T 程序运行： F12 设置取消断点 F5 运行整个程序 F9 运行选中的部分程序 MATLAB常用的运算符和特殊字符如下表所示： 运算符 目的 + 加；加法运算符 减；减RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again阅读分享（keras实现）
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again paper:https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf code:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 摘要 提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，只由3×3卷积和ReLU组成，而训练时间模型有一个多分支拓扑。从 回归(简述) 到 广义线性模型
本文记住这句话就够了： 把线性回归 y=wx 加上一个连接函数 f(wx) 就可以转化成各种回归 线性回归 我们知道，线性回归需要满足几个非常重要的假设 1. 正态性：残差符合正态分布 2. 方差齐性：Y的方差相等，确切地说是 残差 的方差变化不大 为什么呢？ Y=β0+β1x1+β2x2+…+βp−1xp−1各种卷积的理解笔记（2D，3D，1x1，可分离卷积）
卷积 1. 2D卷积单通道版本多通道版本 2. 3D卷积3. 1x1卷积作用应用 4. 卷积算法5. 可分离卷积空间可分离卷积深度可分离卷积 1. 2D卷积 卷积的目的是从输入中提取有用的特征。在图像处理中，卷积可以选择多种不同的滤波器。每种类型的过滤器都有助于从输入图像中提取不同洛谷 P6863 [RC-03] 上下求索
洛谷 P6863 [RC-03] 上下求索 洛谷传送门 题目描述 有一个关于 x_i(i∈{1,2,3,...,n},x_i∈\mathbb{R})x**i(i∈{1,2,3,...,n},x**i∈R) 的 nn 元二次方程：\(\sum_{i=1}^na_ix_i^2+\sum_{i=1}^{n-1}b_ix_ix_{i+1}=m\) 请您在这个方程中，求出保证方程有解的 x_1x1 的取值范围。 保证InceptionNet提出了1x1卷积核
1.Inceptionnet的借鉴点 Inception结构快在同一层网络中使用多个尺寸的卷积核，可以提取不同尺寸的特征，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）；使用 1 * 1 卷积核，作用到输入特征图的每个像素点，通过设定少于输入特征图深度的1*1卷积核的个数，减少了输出特征图的深度，起到了降维的什么是GoogleNet？什么是Inception？GoogleNet结构详解（2014年）
googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。GoogleNet虽然有22层，但是参数量只有AlexNet的1/12 GoogleNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度，或者是它的宽度，但是一般情况下，更深和更宽(FSRCNN)_Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network——超分辨率（三)
Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network 论文链接: Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network, ECCV2016 FSRCNN与SRCNN都是香港中文大学Dong Chao， Xiaoou Tang等人的工作。FSRCNN是对之前SRCNN的改进，主要在三个方面：一是在GoogleNet-ILSVRC-2014冠军
Going deeper with convolutions-22层 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 那么，GoogLeNet是如何进一步提升性能的呢？一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，深度指网络层次数量、宽度指神经元数量。但这种方式存在以下问题：（1）参数太多，如果训练数据集有高通QCA9377 WiFi蓝牙模块芯片介绍
QCA9377将先进的1x1双频段802.11acMUMIMOWiFi+蓝牙5结合在一个高性能、低功耗、小尺寸的芯片系统 (SoC)中。 QCA9377 soc设计用于在单芯片解决方案中提供无线局域网和蓝牙低能量技术的卓越集成，QCA 9377 SoC提供低功率双频(2.4&5 GHz)、1流(1x1)、802.11ac MU-MIMO和蓝牙5.0技术。 Q整数规划
2.1秘籍内容 在上节课的学习过后，相信各位练武之人对于“数学规划”这一武功有个初步的了解，并且学习了该武功的第一式——线性规划，但对于某些生产进度问题、旅行推销员问题、工厂 选址问题、背包问题及分配问题等线性规划并不能高效的解决并且往往最优解难以满足条件，这时候2-SAT
题目描述 有n个布尔变量x_1x1~x_nxn，另有m个需要满足的条件，每个条件的形式都是“x_ixi为true/false或x_jxj为true/false”。比如“x_1x1为真或x_3x3为假”、“x_7x7为假或x_2x2为假”。2-SAT 问题的目标是给每个变量赋值使得所有条件得到满足。 输入输出格式 输入格1x1卷积核作用
1. 实现跨通道的交互和信息整合 对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！ 对多通道图像做1x1卷积，其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起，即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。 2. 进行卷积核通道数的降维和升维