通道壓縮~通~通~減
一、1 x 1的卷積核作用
所謂通道壓縮，network in network是怎麼做到的？
對於如下的二維矩陣，做卷積，相當於直接乘以2，貌似看上去沒什麼意義：
但是，對於下面這種32通道的資料，如果我用1個1x1x32的卷積核與其做卷積運算，得到的就是1個6x6的矩陣
在這個過程中，發生了如下的事情：
同理，如果我用n個1x1x32的卷積核與其做卷積運算，得到的就是n個6x6的矩陣。
這種做法，通常稱為1x1卷積或network in network。它的主要作用，就是降低通道數量。如下圖：
28x28x192的資料，被32個1x1x192的卷積核作用後，就變為28x28x32的資料。這也就是所謂通道壓縮，通道降維。當然如果你願意，也可以增加通道維度。這在inception網路中很有用
所以1 x 1 的卷積核有什麼作用：
1）跨通道的特徵整合
2）特徵通道的公升維和降維
3）減少卷積核引數（簡化模型）
二、參考
本文參考：
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1X1中卷積核的作用
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。我來說說我的理解，我認為1 1的卷積大概有兩個方面的作用吧 1.實現跨通道的互動和資訊整...
1X1卷積核作用
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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...