表面看來，1x1 卷積核似乎並不是真正的濾波器，它只是將影象的每個點都乘以 1 個權重，再加上 1個偏置；
因此，通過 n個 1x1 卷積核，只需少量引數，就能將 m張影象變為 n張影象；
如需將影象分為 n類，可在最後用 1x1 卷積層 將 m張影象轉換為 n張影象，在通過全域性池化變為 n個數字，送入 softmax計算輸出；
可用 1x1 卷積層作為 瓶頸層。假設輸入通道是 256個，要求經過 3x3卷積，最後輸出通道也是 256個，那麼有 2種實現方式：
可見，我們可靈活的在通道數很多的卷積層之間，插入通道數更少的 1x1 卷積層，作為瓶頸層；
只要希望該錶通道數 or 影象尺寸，簡單的方法就是使用 1x1 卷積層；
通過連續使用多個 1x1 卷積層，可在影象的每個點上實現乙個小型的 mlp 網路，詳情請參考《network in network》
1X1卷積核作用
從nin 到googlenet mrsa net 都是用了這個，為什麼呢？發現很多網路使用了1x1卷積核，這能起到什麼作用呢？另外我一直覺得，1x1卷積核就是對輸入的乙個比例縮放，因為1x1卷積核只有乙個引數，這個核在輸入上滑動，就相當於給輸入資料乘以乙個係數。不知道我理解的是否正確。ruirui ...
深度學習 1x1卷積核
1312.4400 network in network 如果1 1卷積核接在普通的卷積層後面，配合啟用函式，即可實現network in network的結構 1x1卷積核到底有什麼作用呢？關於1 1卷積核的理解 如何理解卷積神經網路中的1 1卷積 每當我討論或展示 googlenet架構時 都會...
1x1卷積核的作用
參考知乎一篇文章h一文讀懂卷積神經網路中的1x1卷積核 撿點核心做下記錄 降維 公升維 由於 1 1 並不會改變 height 和 width，改變通道的第乙個最直觀的結果，就是可以將原本的資料量進行增加或者減少。這裡看其他文章或者部落格中都稱之為公升維 降維。但我覺得維度並沒有改變，改變的只是 h...