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...
1*1卷积核在深度学习领域扮演着独特角色。其显著特征是参数量稀少，有助于减轻过拟合，同时，对于调整网络深度和宽度，提升模型性能具有重要作用。在处理数据时，1*1卷积核能够进行降维或升维操作，保持空间维度不变，仅改变通道数量。例如，将通道数从128调整到512，仅需128*512个参数，网络宽度提升四倍。
1*1的卷积核可以看成某种意义上的全连接层。举两个例子：输入是35×35×10的feature map。那么你可以...
(4)每个6x6的矩阵都叠加起来,得到一个6x6的矩阵 (5)接下来用Relu函数作用于这个6x6的矩阵 (6)得到6x6的输出 同理,如果我用N个1x1x32的卷积核与其做卷积运算,得到的就是N个6x6的矩阵。 这种做法,通常称为1x1卷积或Network in Network。它的主要作用,就是降低信道数量。如下图: 28x28x192的数据,被32个1x...
卷积神经网络中用1-1 卷积核的作用 ,一次性使用多个不同filtersize来抓取多个范围不同的概念,并让网络自己选择需要的特征。你也一定注意到了蓝色的1x1卷积,撇开它,先看左边的这个结构。输入(可以是被卷积完的长方体输出作为该层的输入)进来后,通常我们可以选择直接使用像素信息(1x1卷积)传递到下一层,可以选择3x3...
1*1的卷积可以看做是各通道对应点的线性加权，参数少，能够融合各个通道，在很多网络结构里面都用到了...
(1)1*1卷积可以做信息融合，看一下mobilenet或者shufflenet，采用了Depthwise conv或者Group conv之后，...
2，有升维或降维的作用 卷积核的个数就对应输出的通道数（channels），卷积后的的 featuremap 通道数是...
Inception V3 提出了在比较靠后的层可以用1 x n与n x 1构成的小网络代替nxn的卷积层，大幅降低参数...
降维，升维