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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的1*1卷積究竟有什么用？
2023-04-10
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種廣泛用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。在這些任務(wù)中，卷積層是CNN的核心組成部分，其中卷積操作是一種有效的特征提取和空間信息建模技術(shù)。在卷積層中，1*1卷積也稱為“逐點(diǎn)卷積”（pointwise convolution），它在CNN中扮演著重要的角色。

11卷積是一種kernel size 為 11的卷積操作，它在每個(gè)輸入通道上進(jìn)行獨(dú)立的線性變換，并通過(guò)非線性激活函數(shù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行處理。1*1卷積實(shí)際上相當(dāng)于全連接層，但是它可以作為卷積層的替代品，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入更強(qiáng)的表達(dá)能力。

  1. 壓縮通道數(shù)

使用11卷積可以減少輸入特征圖的通道數(shù)（channel），從而降低計(jì)算量和內(nèi)存消耗。例如，在GoogleNet中，使用11卷積將網(wǎng)絡(luò)中間的通道數(shù)從較高的輸入通道數(shù)（如96）壓縮到較低的輸出通道數(shù)（如16或24）。這樣可以使網(wǎng)絡(luò)更輕量化，更易于訓(xùn)練和部署。

  1. 增加非線性

使用11卷積可以引入非線性，從而增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。在傳統(tǒng)的卷積層中，每個(gè)輸出通道都是由輸入特征圖的所有通道加權(quán)求和得到的，因此對(duì)于不同的輸入特征，它們的權(quán)重是相同的。而11卷積可以讓每個(gè)輸出通道學(xué)習(xí)自己的權(quán)重，這樣可以使網(wǎng)絡(luò)更加靈活，并且能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布。

  1. 多分辨率特征融合

使用11卷積可以進(jìn)行多分辨率特征融合，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，常常需要將來(lái)自不同層的特征圖進(jìn)行融合，以獲取更全面的信息。11卷積可以作為一種簡(jiǎn)單有效的方法，將不同層的特征圖進(jìn)行融合。例如，在ResNet中，可以使用1x1卷積將不同層的特征圖進(jìn)行融合。

總之，11卷積雖然只是簡(jiǎn)單的卷積操作，但在CNN中起著非常重要的作用。通過(guò)壓縮通道數(shù)、增加非線性和多分辨率特征融合，11卷積可以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力、降低計(jì)算量和內(nèi)存消耗，并且容易實(shí)現(xiàn)。因此，它已經(jīng)成為了CNN中的一個(gè)常用技巧，廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等領(lǐng)域。

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