1×1卷积层

发布时间:2024年01月11日

前言

1×1卷积层相当于在每个像素位置做全连接层操作,但每个通道内部卷积核参数仍是共享的。

1×1卷积层

将输入数据形状改变为(输入通道,高度×宽度)
卷积核形状为(输出通道数,输入通道数)(高度宽度都为1)

def corr2d_multi_in_out_1_1(X,K):
    c_i,h,w=X.shape
    c_o=K.shape[0]
    X=X.reshape((c_i,h*w))
    K=K.reshape((c_o,c_i))
    Y=torch.matmul(K,X)
    return Y.reshape((c_o,h,w))

X=torch.normal(0,1,(3,3,3))
K=torch.normal(0,1,(2,3,1,1))
Y1=corr2d_multi_in_out_1_1(X,K)
文章来源:https://blog.csdn.net/dingning12469/article/details/135503863
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。