Може ли да се замени 3x3 свиване с две последователни 3x1 и 1x3 свивания? Какви са печалбите и загубите?

Да, свързването 3x3 може да бъде заменено с две последователни свързвания 3x1 и 1x3. Този метод често се използва за намаляване на броя на параметрите и изчислителната натовареност.

Предимства:

• По-малко параметри: две свързвания 3x1 и 1x3 имат общо по-малко тегла от едно 3x3.
• По-малко изчисления: операциите с по-малки ядра са по-прости и по-бързи.
• По-дълбока архитектура: между двете свързвания се добавя допълнителен слой на нелинейност, което може да подобри изразителната способност на модела.

Недостатъци:

• Потенциално по-малко възприятие за контекста в един слой, тъй като 3x3 обхваща веднага 9 пиксела, докато 3x1 и 1x3 обхващат по 3 пиксела всяко.
• Възможна загуба на информация, ако слоевете или активиранията не са правилно настроени.

Пример в PyTorch:

import torch.nn as nn

# Оригинална свързване 3x3
conv_3x3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1)

# Замяна с две свързвания 3x1 и 1x3
conv_3x1 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=(3,1), padding=(1,0))
conv_1x3 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=(1,3), padding=(0,1))

# Последователното прилагане на conv_3x1 и conv_1x3 е еквивалентно на conv_3x3 с по-малко параметри