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INCEPTIONV1----1*1卷积降维

时间:2018-05-05 10:40:44      阅读:282      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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使用5x5的卷积核仍然会带来巨大的计算量。 为此,文章借鉴NIN,采用1x1卷积核来进行降维。
例如:上一层的输出为100x100x128,经过具有256个输出的5x5卷积层之后(stride=1,pad=2),输出数据为100x100x256。其中,卷积层的参数为128x5x5x256。假如上一层输出先经过具有32个输出的1x1卷积层,再经过具有256个输出的5x5卷积层,那么最终的输出数据仍为为100x100x256,但卷积参数量已经减少为128x1x1x32 + 32x5x5x256,大约减少了4倍。

 

INCEPTIONV1----1*1卷积降维

原文:https://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/8993873.html

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