看了**，我一直對於1x1卷積核不理解，因為它看起來只是將原來的矩陣分別乘了乙個數，原來的矩陣並沒有變化
看了一篇博文以後，理解了1x1卷積核的意義
其實1x1卷積，可以看成一種全連線（full connection）。例如，
第一層有6個神經元，分別是a1—a6，通過全連線之後變成5個，分別是b1—b5，第一層的六個神經元要和後面五個實現全連線，本圖中只畫了a1—a6連線到b1的示意，可以看到，在全連線層b1其實是前面6個神經元的加權和，權對應的就是w1—w6，到這裡就很清晰了。第一層的6個神經元其實就相當於輸入特徵裡面那個通道數：6，而第二層的5個神經元相當於1*1卷積之後的新的特徵通道數：5。 w1—w6是乙個卷積核的權係數，若要計算b2—b5，顯然還需要4個同樣尺寸的卷積核。
作用：降維/公升維
增加非線性
跨通道資訊互動
參考：
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 ...
詳解 1x1 卷積核
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...
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...