deep wise convolution
时间: 2023-11-11 16:45:54 浏览: 54
Deep-wise 卷积是一种卷积神经网络中的特殊卷积操作。它是将卷积操作分为两个步骤:可分离卷积(Separable Conv)和点卷积(Point-wise Conv)。
简单来说,Deep-wise 卷积相对于传统的卷积操作,具有更少的浮点运算(FLOPs)。然而,在相同的计算复杂度(FLOPs)下,Deep-wise 卷积需要更多的输入输出(IO)读取次数。因此,尽管Deep-wise 卷积的尺寸较小,可以在相同的显存下使用更大的批次大小来充分利用GPU,但是速度的瓶颈已经由计算转变为IO。因此,Deep-wise 卷积无法实现传统卷积所具备的快速特性。
对于传统的卷积操作,例如对于一个输入特征图为[12,12,3],输出特征图为[8,8,256]的卷积操作,需要使用256个[5,5,3]的卷积核。参数量为256 x 5 x 5 x 3 = 19200,乘法次数为256 x 5 x 5 x 3 x 8 x 8 = 1228800(也可以理解为FLOPs)。
相关问题
group-wise convolution
Group-wise convolution(群卷积或分组卷积)是一种卷积方法,它将输入的特征图在通道维度上进行分组,然后对每个分组分别进行卷积操作。这种方法可以减少计算量,并且在一定程度上提高模型的表达能力。在group-wise convolution中,输入特征图被分为多个子组,每个子组包含一部分输入特征图的通道。然后,对每个子组分别使用卷积核进行卷积操作,得到对应的输出子组。最后,将所有输出子组合并得到最终的输出特征图。这种方法通常用于深度卷积神经网络中,可以提升模型的参数效率和计算效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习之各种类型的卷积运算](https://blog.csdn.net/DreamHome_S/article/details/85233173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [group convolution (分组卷积)的计算量详解、卷积计算量特征图大小,池化特征图大小、深度通道deep-wise ...](https://blog.csdn.net/weixin_46838716/article/details/125649148)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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pointwise convolution
### 回答1:
pointwise convolution,点卷积,是卷积神经网络中的一种常用操作,通常用于深度卷积神经网络(DCNN)中。它只对输入的每个像素点进行单点卷积,而不是对整个卷积核进行卷积。这种操作可以加强网络的非线性能力,并且可以在卷积层之间进行图像信息的重构。
### 回答2:
Pointwise卷积是一种在卷积神经网络(CNN)中经常使用的操作。Pointwise卷积也被称为1x1卷积或全局卷积,它是逐点乘积的一种形式。在Pointwise卷积中,卷积核的大小为1x1,卷积计算的过程相当于逐通道的线性变换,不同通道之间相互独立。
Pointwise卷积的主要作用是实现卷积层中的通道变换。在卷积神经网络中,使用不同数量的卷积核可以从输入中提取不同类型的特征。但通常在卷积之后,需要将通道数减少到更少的数量以减少计算量。这就是Pointwise卷积的用途。通过使用适当数量的Pointwise卷积,可以将通道数降低并提高模型的效率,而不会丢失重要的特征信息。
在Pointwise卷积之前,一般需要进行卷积操作和非线性激活函数的处理,如ReLU等。一般而言,卷积操作可以提取不同通道之间的空间相关性,而ReLU函数可以增加非线性复杂度,从而提高模型的表现。而Pointwise卷积本身不对空间相关性进行处理,仅仅处理通道之间的关系。
总之,Pointwise卷积是一个可以非常有效地调整卷积神经网络特征通道数量的操作。它通常可以用于提高模型的效率,减少计算量,并减轻过拟合问题。在设计卷积神经网络时,应该密切关注Pointwise卷积的使用,以便更好地控制网络的空间、深度和复杂度。
### 回答3:
点卷积是卷积神经网络(CNN)中常用的操作,它是卷积的一种形式,具有一定的特殊性质。点卷积也被称为逐像素乘法或哈达玛积。可以将点卷积视为两个具有相同空间尺寸的张量逐点相乘的结果。
在卷积神经网络中,点卷积通常应用于不改变张量维度的情况下。例如,如果一个3×3×3的滤波器被应用于一张宽高为32×32的RGB图像(通道数为3),则每个卷积核都是一个3维张量(3×3×3),在整张图像上逐点滑动,从而产生一个输出张量。最终输出的张量大小保持不变,与输入的张量大小相同。
点乘卷积和传统的卷积之间的一个主要区别是,点卷积不使用任何空间上的领域信息。因此,在某些情况下,点卷积对于特定任务是很有用的。例如,在图像分割任务中,点卷积可以用于产生具有像素级别精度的分割结果。此外,点卷积还可以用于实现可微分程序库,因为逐点乘积可以被视为在张量图中的逐点乘积运算。
总之,点卷积是卷积神经网络中常用的操作,它逐点乘以两个具有相同空间尺寸的张量。根据需要,点乘卷积可以被用于许多不同的任务和应用中。