1x1卷积作为Pytorch中的分类层

1x1卷积是卷积神经网络中的一种卷积操作，它具有矩阵相乘的功能。在PyTorch中，1x1卷积通常作为分类层使用。

1x1卷积的概念： 1x1卷积是指卷积核的尺寸为1x1的卷积操作。它与传统的卷积操作相比，不会改变输入特征图的空间维度，只改变通道数。1x1卷积的主要作用是降维和增加非线性，它通过在通道维度上进行卷积操作，实现特征的线性组合和非线性映射。

1x1卷积的分类： 1x1卷积可以分为两种类型：通道压缩和通道扩展。

通道压缩：通过将输入特征图的通道数减少，实现降维的效果。这种操作可以减少模型的参数量和计算量，提高计算效率。
通道扩展：通过将输入特征图的通道数增加，实现增加非线性的效果。这种操作可以增加模型的表达能力，提升分类性能。

1x1卷积的优势：

参数量减少：1x1卷积可以通过降低特征图的通道数，减少模型的参数量，降低模型复杂度，提高计算效率。
维度不变：1x1卷积在空间维度上的操作为1，不会改变输入特征图的大小，仅仅通过通道维度上的卷积操作进行特征的线性组合和非线性映射。
增加非线性：1x1卷积可以增加模型的非线性能力，通过在通道维度上进行卷积操作，引入更多的非线性关系，提高模型的表达能力。

1x1卷积的应用场景：

特征融合：在深层神经网络中，1x1卷积可以用于特征融合，将多个分支的特征图进行通道扩展和融合，提高模型的表达能力。
降维操作：在需要减少模型参数量和计算量的场景中，1x1卷积可以用于降维操作，减少通道数，提高计算效率。
网络加速：在需要加速网络推理速度的场景中，1x1卷积可以用于减少计算量，提高推理速度。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，以下是一些与1x1卷积相关的产品和其官方介绍链接地址：

云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云原生容器服务 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能实验室 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
视觉智能服务（图像识别、人脸识别等）：https://cloud.tencent.com/product/ai_vision
语音智能服务（语音识别、语音合成等）：https://cloud.tencent.com/product/ai_audio
多媒体处理服务（音视频转码、视频截帧等）：https://cloud.tencent.com/product/mps

以上产品和服务均由腾讯云提供，可根据具体需求选择合适的产品进行应用和部署。

相关·内容

CNN中神奇的1x1卷积

我们知道在CNN网络中，会有各种size的卷积层，比如常见的3x3,5x5等，卷积操作是卷积核在图像上滑动相乘求和的过程，起到对图像进行过滤特征提取的功能。...但是我们也会遇见1x1的卷积层，比如在GoogleNet中的Inception模块，如下图： ? 我们看到上图中有4个1x1的卷积，那么他们起着什么作用呢？为什么要这样做呢？...1x1卷积作用增加非线性 1x1的卷积核的卷积过程相当于全链接层的计算过程，并且还加入了非线性激活函数，从而可以增加网络的非线性，使得网络可以表达更加复杂的特征。...我们从一个实例来看：假如前一层输入大小为28 x 28 x 192，输出大小为28 x 28 x 32，如下：减少计算量：不引入1x1卷积的卷积操作如下： ?...，引入1x1卷积后的计算量大约是不引入的1/10。

2.2K1 0

【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用

最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3...，那么，1x1 的卷积核有什么意义呢？...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？...我们知道，卷积后生成图片的尺寸受卷积核的大小和跨度影响，但如果卷积核是 1x1 ，跨度也是 1，那么生成后的图像大小就并没有变化。...我们可以直观地感受到卷积过程中：卷积后的的 featuremap 通道数是与卷积核的个数相同的所以，如果输入图片通道是 3，卷积核的数量是 6 ，那么生成的 feature map 通道就是 6，这就是升维

1K5 0

由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层...举个栗子，当我们在前馈神经网络中学习一个4*4的图片中是否有横折图案时，使用下图中4个训练数据进行训练，那么最终只会对5，6，9，a这四个节点的权重有所调节，然后如果出现如下图最后一张图片作为测试时，就会导致网络无法识别...转置卷积层讲完卷积层后，我们来看CNN中另一个进行卷积操作的层次转置卷积层，有时我们也会称做反卷积层，因为他的过程就是正常卷积的逆向，但是也只是size上的逆向，内容上不一定，所以有些人会拒绝将两者混为一谈...，大的正方形中数字1只参与小正方形中数字1的计算，那么在转置卷积中，大正方形的1也只能由小正方形的1生成，这就是逆向的过程。...给出的动图，会发现右边和下边的填充区域我们并没有进行卷积运算，因为向下取整而忽略了，所以我们在转置卷积时需要将这部分加回来，因此，在PyTorch中convTranspose函数还有一个参数output_padding

4K11 1

pytorch中的卷积操作详解

首先说下pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width] 我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是： torch.nn.Conv2d...N为非整数的情况（例如在alexnet，googlenet网络的第一层输出），再例如输入的矩阵 H=W=5，卷积核的F=2，S=2，Padding=1。...经计算我们得到的N =（5 – 2 + 2*1）/ 2 +1 = 3.5 此时在Pytorch中是如何处理呢，先直接告诉你结论：在卷积过程中会直接将最后一行以及最后一列给忽略掉，以保证N为整数，此时N...，就能得到我们的输出矩阵，需要注意的是pytorch中的卷积默认是带有bias的，所以计算卷积后需要加上bias偏量。...，在pytorch的卷积过程中，当通过N = (W − F + 2P ) / S + 1计算式得到的输出尺寸非整数时，会通过删除多余的行和列来保证卷积的输出尺寸为整数。

5794 0

keras中的卷积层&池化层的用法

卷积层创建卷积层首先导入keras中的模块 from keras.layers import Conv2D 卷积层的格式及参数： Conv2D(filters, kernel_size, strides...200, 1)) 示例 2 假设我希望 CNN 的下一层级是卷积层，并将示例 1 中构建的层级作为输入。...卷积层中的参数数量取决于filters, kernel_size, input_shape的值 K: 卷积层中的过滤器数量， K=filters F：卷积过滤器的高度和宽度, F = kernal_size...D_in: 上一层级的深度, D_in是input_shape元组中的最后一个值卷积层中的参数数量计算公式为：K * F * F * D_in + K 卷积层的形状卷积层的形状取决于kernal_size..., input_shape, padding, stride的值 K: 卷积层中的过滤器数量，K = filters F: 卷积过滤器的高度和宽度， F = kernal_size H_in: 上一层级的高度

1.8K2 0

PyTorch中Linear层的原理 | PyTorch系列（十六）

文 |AI_study 原标题：PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python Linear 层是如何实现的在上一篇文章中，我们学习了...当输入特征被一个Linear 层接收时，它们以一个展平成一维张量的形式接收，然后乘以权重矩阵。这个矩阵乘法产生输出特征。让我们看看代码中的一个例子。...二、使用PyTorch线性层进行转换让我们看看如何创建一个PyTorch的 Linear 层来完成相同的操作。...我们将权重矩阵放在PyTorch LinearLayer类中，是由PyTorch创建。PyTorch LinearLayer类使用传递给构造函数的数字4和3来创建一个3 x 4的权重矩阵。...这个事实是一个重要的PyTorch概念，因为在我们的层和网络中，__call __()与forward()方法交互的方式是用的。我们不直接调用forward()方法，而是调用对象实例。

10.1K8 1

Pytorch 卷积中的 Input Shape用法

先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation...=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in,H,W)，输出尺度（N,C_out,H_out,W_out）的计算方式 ?...这里比较奇怪的是这个卷积层居然没有定义input shape，输入尺寸明明是：（N, C_in, H，W），但是定义中却只需要输入in_channel的size，就能完成卷积，那是不是说这样任意size...补充知识：pytorch 卷积分组卷积及其深度卷积先来看看pytorch二维卷积的操作API ? 现在继续讲讲几个卷积是如何操作的。一....以上这篇Pytorch 卷积中的 Input Shape用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.4K2 0

PyTorch中的转置卷积详解

我先给出结论，在现行的对应转置卷积中，s’总是等于1，p’<=0。...，所以被作为默认解。...3.2 步长1的错位扫描这个在第一节已经介绍过了。 3.3 padding消融上节说过 p ′ = − p p’=-p p′=−p，这意味着我们在转置卷积中，做的不是加边，而是消边。...,C_out,L_out] = [1,1,5] 本例中，我们设置 batch_size=1, C_in=2, L_in=3,即直接卷积的输出o=3 C_out=1, k=3 p=0 s=...+1，这样总是能得到多个解中的最小值。

1.7K2 0

pytorch自然语言处理之Pooling层的句子分类

Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种，max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。...常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。先看看流程图： ?...这里的Linear Layer后面应该经过一个Softmax的，可是由于交叉熵cross_entropy里隐含有Softmax，这里我就没有画了。第一步搭建网络 ?...这里除了划线的和类的名字外，其他都是pytorch固定模板。__init__就是搭建网络的函数，forward是数据怎么在你刚搭建的网络中流动的写出来就行，注意数据矩阵的维数，要前后对上。...这里的Embeding层就是把现实客观特征转成电脑识别的特征，也就是特征向量化。第二步读入数据并将数据数字化数据是这个样子： ? 前面文本后面类别 ? 读取文本的类 ?

78712 0

pytorch自然语言处理之Pooling层的句子分类

Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种，max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。...常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。...第一步搭建网络这里除了划线的和类的名字外，其他都是pytorch固定模板。...__init__就是搭建网络的函数，forward是数据怎么在你刚搭建的网络中流动的写出来就行，注意数据矩阵的维数，要前后对上。...这里的Embeding层就是把现实客观特征转成电脑识别的特征，也就是特征向量化。

1.4K8 0

基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

本次博客基于代码实战复现经典的Backbone结构，并基于PyTorch分享一些网络搭建技巧。 1.VGG 网络架构: VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成。...更深的网络结构，相比于AlexNet只有5层卷积层，VGG系列加深了网络的深度，更深的结构有助于网络提取图像中更复杂的语义信息。...)的方法对不同卷积核提取的特征进行拼接 Inception基础的模块如图所示，使用3个不同尺寸的卷积核进行卷积运算，同时还包括一个最大池化，最后将这四个部分输出的结果进行通道拼接，传给下一层：使用1x1...进一步减少了网络的参数： 2.2 PyTorch复现Inception v1: pytorch复现Inception基础模块将卷积+激活函数作为一个基础的卷积组：构造一个Inception模块：...基于此，FPN网络在特征提取的过程中融合了不同卷积层的特征，较好的改善了多尺度检测问题。

1.4K4 0

PyTorch中手机相册图像的分类

但是希望该模型仅输出数据集中具有的类数的预测（本例中为6）。因此仅用具有6个神经元的新线性层替换该模型中的最后一个线性层，输出6个类的预测。...初始卷积层中的滤镜学习简单，基本的特征，例如边缘，颜色和纹理；中间层的人可能会学习圆形和多边形等形状；而较深层的滤镜则可以学习更多复杂的图案，例如脸部或花瓣等。通过查看下面的图片，这将变得更加清晰。...可能不希望保留的是最后几个卷积和线性层中存在的滤波器。因此训练模型应该仅在最后几层（卷积层或线性层）上以较小的学习率在自定义数据集上微调模型。...还记得已经丢弃了预训练模型中的最后一个线性层，并添加了一个新神经元层，该神经元层数等于自定义数据集中的类数吗？...当这样做时，最后线性层的权重被随机初始化，一旦所有卷积层都经过训练（需要从输入图像中提取不同的特征），就需要适当地对其进行训练。

1.7K2 0

PyTorch +ResNet34实现图像分类

其中右图又称为“bottleneck design”，目的就是为了降低参数的数目，实际中，考虑计算的成本，对残差块做了计算优化，即将两个3x3的卷积层替换为1x1 + 3x3 + 1x1，如右图所示。...新结构中的中间3x3的卷积层首先在一个降维1x1卷积层下减少了计算，然后在另一个1x1的卷积层下做了还原，既保持了精度又减少了计算量。...第一个1x1的卷积把256维channel降到64维，然后在最后通过1x1卷积恢复，整体上用的参数数目：1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64x256 = 69632，而不使用bottleneck...33 x 3 = 99层，最后有个fc层(用于分类)，所以1 + 99 + 1 = 101层，确实有101层网络；注：101层网络仅仅指卷积或者全连接层，而激活层或者Pooling层并没有计算在内；我们关注...训练与验证函数训练函数将是 PyTorch 中的标准图像分类训练函数。进行前向传递，计算损失，反向传播梯度，并更新参数。在每个 epoch 之后，该函数返回该 epoch 的损失和准确度。

4.5K2 0

Yolo目标检测算法综述

YOLO将物体检测作为回归问题进行求解，速度比其他模型快。背景误检率低。YOLO在训练和推理过程中能‘看到’整张图像的整体信息。通用性强。YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。...YOLO 模型设计 YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层。...借鉴了GoogLeNet分类网络结构，不同的是，YOLO未使用inception module，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。...除此之外还有一个更轻快的检测网络fast YOLO，它只有9个卷积层和2个全连接层。 YOLO 原理若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。...TODO 模型修改：输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层。是这样吗？改进：YOLOv3 多尺度预测（引入FPN）。

8531 0

轻松学Pytorch – 全局池化层详解

全局池化卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症...所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化，对比一下这两种方式，图示如下： ?...但是pytorch中没有全局深度池化函数支持，这个是我在写一个程序时候才发现，后来经过一番折腾，在别人代码的基础上我改写 class DeepWise_Pool(torch.nn.MaxPool1d):...全局池化优点关于使用GAP或者全局池化的好处，卷积神经网络在图像分类中，把卷积层作为特征提取，全链接层+softmax作为归回分类，这样方式会导致在全连接层输入神经元太多容易导致过拟合，所以Hinton...但是GAP是另外方式避免全连接层的处理，直接通过全局池化+softmax进行分类，它的优点是更加符合卷积层最后的处理，另外一个优点是GAP不会产生额外的参数，相比全连接层的处理方式，降低整个计算量，此外全局池化还部分保留来输入图像的空间结构信息

4.4K2 0

斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

PyTorch实现 [PyTorch实现] Pytorch中的实现：参数很好地对应前面讲到的细节 batch_size= 16 word_embed_size= 4 seq_len= 7 input...关于人、地点、数字、…… [用于句子分类的单层CNN] 一个卷积层和池化层的简单使用词向量：\mathbf{x}_{i} \in \mathbb{R}^{k} 句子：\mathbf{x}_{1 :...，模型的训练会更加稳定 PyTorch：nn.BatchNorm1d 3.7 1x1卷积 [1 x 1 Convolutions] 1x1的卷积有作用吗？...1x1 卷积，即网络中的 Network-in-network (NiN) connections，是内核大小为1的卷积内核 1x1 卷积提供了一个跨通道的全连接的线性层它可以用于从多个通道映射到更少的通道...1x1 卷积添加了额外的神经网络层，附加的参数很少与全连接 (FC) 层不同——全连接(FC)层添加了大量的参数 3.8 CNN 应用：机器翻译 [CNN 应用：机器翻译] 最早成功的神经机器翻译之一

8946 1

轻量级卷积神经网络的设计技巧

在实际业务中，Retinanet仅需要检测证件，不涉及过多的类别物体的定位和分类，因此，我认为仅仅更换上述两个骨架网络来优化模型的性能是不够的，需要针对证件检测任务，专门设计一个更加轻量的卷积神经网络来提取...网络结构的碎片化会减少可并行计算这些碎片化更多是指网络中的多路径连接，类似于short-cut，bottle neck等不同层特征融合，还有如FPN。...计算出网络各个层占有的MAC和参数量，将参数量和计算量“重”的卷积层替换成深度可分离卷积层，可以降低模型的参数量。...同样RELU没有必要每一个卷积后连接（需要实际训练考虑删减RELU）。 10. 善用1x1卷积 1x1卷积可以改变通道数，而不改变特征图的空间分辨率，参数量低，计算效率也高。...如使用kernel size=3，stride=1，padding=1，可以保证特征图的空间分辨率不变，1x1的卷积设置stride=1,padding=0达到相同的目的，而且1x1卷积运算的效率目前有很多底层算法支持

1.3K1 0

学界 | ECCV 2018 行为识别论文笔记之多纤维网络

3D 输入，然后使用 3D 卷积网络进行处理，典型的如 C3D，I3D，ARTNet 等（当然也可以将光流作为 3D 网络的输入从而进一步提高效果）。...在该结构中，前后均为一个 1x1 的卷积进行降维和升维，中间则将通道进行分组，分别用几个 3x3 卷积核进行处理。这样的处理可以大大降低中间层的计算量，但是 1x1 卷积层依旧有很大的计算量。...该模块实际上是一个两层的 1x1 卷积，第一个卷积会将通道数量降低到 k 分之一，第二个卷积再升维，因此该模块的计算量是一层 1x1 卷积的 k/2 分之一。...不过，在文章中没看到作者具体设置的 k 值。多纤维结构有效性的验证接下来，作者通过在 ImageNet-1k 数据集上的图片分类实验来验证所提出的多纤维结构的有效性。...3D MF-Net 的模块结构和网络结构如下图所示：可以看出，3D 和 2D 的多纤维模块结构基本一致，只是将卷积的维度升到了三维。为了降低计算量，两层卷积只有一层进行了时序上的卷积。

1.3K1 0

Pytorch-多分类问题神经层和训练部分代码的构建

本节使用交叉熵的知识来解决一个多分类问题。本节所构建的神经网络不再是单层网络 ? 如图是一个十分类问题（十个输出）。...这里先建立三个线性层， import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层结构 # 建立 784=>200=>200=>10的结构 w1...b2 = torch.randn(200, 200, requires_grad=True),\ torch.randn(200, requires_grad=True) # 每个层均具有...nn learning_rate = 1e-3 optimizer = optim.SGD([w1, b1, w2, b2, w3, b3], lr=learning_rate) # 这里优化器优化的目标是三种全连接层的变量...criteon = nn.CrossEntropyLoss() # 这里使用的是crossentropyloss 这里先要求掌握以上代码的书写后续需会讲解数据读取、结果验证等其他部分代码。

7882 0

浅谈pytorch中的BN层的注意事项

最近修改一个代码的时候，当使用网络进行推理的时候，发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同，甚至产生错误结果，后来发现在网络中定义了BN层，BN层在训练过程中，会将一个Batch...model.train() or model.eval() BN类的定义见pytorch中文参考文档补充知识：关于pytorch中BN层（具体实现）的一些小细节最近在做目标检测，需要把训好的模型放到嵌入式设备上跑前向...一开始我以为是pytorch把BN层的计算简化成weight * X + bias，但马上反应过来应该没这么简单，因为pytorch中只有可学习的参数才称为parameter。...再吐槽一下，在网上搜“pytorch bn层”出来的全是关于这一层怎么用的、初始化时要输入哪些参数，没找到一个pytorch中BN层是怎么实现的，，，众所周知，BN层的输出Y与输入X之间的关系是：Y...以上这篇浅谈pytorch中的BN层的注意事项就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.7K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

1x1卷积作为Pytorch中的分类层

相关·内容

CNN中神奇的1x1卷积

【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用

由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

pytorch中的卷积操作详解

keras中的卷积层&池化层的用法

PyTorch中Linear层的原理 | PyTorch系列（十六）

Pytorch 卷积中的 Input Shape用法

PyTorch中的转置卷积详解

pytorch自然语言处理之Pooling层的句子分类

pytorch自然语言处理之Pooling层的句子分类

基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

PyTorch中手机相册图像的分类

PyTorch +ResNet34实现图像分类

Yolo目标检测算法综述

轻松学Pytorch – 全局池化层详解

斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

轻量级卷积神经网络的设计技巧

学界 | ECCV 2018 行为识别论文笔记之多纤维网络

Pytorch-多分类问题神经层和训练部分代码的构建

浅谈pytorch中的BN层的注意事项

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐