升维:卷积核的shape为[1,1,3,10],即10组[1,1,3]的卷积核,先用其中一组对这张图片卷积得到[32,32,3]的数据,然后将这3维数据相加之后就得到[32,32,1],所以10组卷积核能得到[32,32,10]的输出,这样就改变了维度。 降维:同理,只需将10改成其他你想要的维度就行了。编辑...
1x1卷积降的是深度。当然这样做有降低计算量的好处，但关键的问题是，这样做岂不丢失了一些信息吗？
对1x1大小的卷积核的作用说法正确的是()A.通过控制卷积核个数实现升维或者降维,从而减少模型参数B.对不同特征进行归一化操作C.用于不同channel上特征的融合D.以
参考下面的链接，直接看第六点的两个图 Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（2）-- 深度卷积模型：...