1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维3）减少卷积核参数（简化模型）部分转载自caffe作用：1.
单核单通道卷积如果隐神经元与其连接的100个输入单元具有相同的100个参数，那么就相当于是一个10*10的模板在原始的输入图像上做卷积(当然需要加上一个偏置参数b)，这样相当于得到一个新的图像，新图像的大小为(1000-100+1)*(1000-100+1),因此也得名卷积神经网络。
1.单通道多个卷积核卷积计算一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32种特征。2.多通道多个卷积核卷积计算图片：假设图片的宽度为width:W，高度为height:H，图片的通道数为D，一般目前都用R
我们仅对单通道图像使用线性滤波器。实际上，这意味着模型被训练成将灰度转换后的图像到Sobel过滤后的图像的映射。接下来，我们定义一个模型：单层，单核的线性激活的卷积网络。例如采用identity激活函数。卷积核的大小设定为3x3，以...
单核还好，如果是32核64核，高效调度众核的buffer，以及buffer内部的48个entry，不是一个容易的事。其次，从论文给出的卷积、FC、pooling等算法的可重构方案来看，高效的进行重构编译和数据调度，需要深入了解硬件结构，并没能提供一个高层的...
该工作的思想来自于论文[3]，只是将单层自适应层改为了多层，单核MMD改为了多核MMD，得到了更好的结果；但同时它也有着[3]天生的缺点，就是需要利用测试集数据进行网络的训练，无法实现在线学习，这使得网络的想要具有迁移性，还是需要有目标数据
FCOS的检测头使用了4个256通道的卷积作为一个分支，也就是说在边框回归和分类两个分支上一共有8个c=256的卷积，计算量非常大。为了将其轻量化，项目作者首先选择用深度可分离卷积替换普通卷积，并且将卷积堆叠的数量从4个减少为2组。
这就是卷积神经网络，convolutionalneuralnetwork，简称为CNN。.在计算机中，一个二维的图像被表达为一个二维的矩阵，可以看到空白的地方取值较小，越是颜色黑的区域，矩阵对应的色素值越大。.通道是一幅图像的特定组成部分，常见的手机拍出来的图片会有3...
一个卷积网络层i可以被定义为一个函数：Yi=Fi(Xi)，这里Fi是一个算子（卷积操作），Yi是输出张量，Xi是输入张量，张量大小为Hi,Wi,Ci，Hi和Wi是空间维度，Ci是通道维度。一个卷积神经网络N能够被一系列复合层表示：
主体内容:作为当前的一大热门,语音识别在得到快速应用的同时,也要更适应不同场景的需求,特别是对于智能手机而言,由于元器件的微型化导致对于语音处理方面的器件不可能很大,因此单通道...
其实减少得很有限，只是第一层的参数减少了，后面层的参数量都是一样的。当然变成单通道输入之后，可能...
FocusTechnology热门技术基于数据流计算图的卷积神经网络的理论和设计Dataflow-basedimplementationandoptimizationofconvolutionalneuralnetwork...
内容提示:多核向量处理器上VGG卷积网络的设计与实现西安电子科技大学硕士学位论文学号17111212808密级级公开学校代码10701类分类号TN4作者姓...
中南大学硕士学位论文综述声不太敏感所测得的值更准确。但去卷积法由于引入的参数多计算复杂图像采集时间较长限制了其临床应用灌注成像技术早期的灌注成像...
卷积的matlab程序模拟-matlab_convolution.rar好东西吧,程序很经典:演示了Matlab卷积的过程,MatlabConvolutionmatlab_convolution.JPGMatlab卷积的过程,Matlab...图谱卷积论文...
其形式类似于硬件模块的实现,所以可以进行很好的软硬件结合,此网络包含了共10种不同类型的actor:读通道actor,写通道actor,卷积actor,池化actor,非线性激活函...
在这种背景下,基于ASIC、FPGA的硬件加速方法已经在卷积神经网络的部署中被普遍采用,并成为提高计算效率的重要手段。然而,目前主流加速器的单核片上结构和计算模式与卷积神经...