1*1的卷積作用：
1. 常常用於降維（降通道數），其實也可以用於公升高維度。
2. 增加了跨通道的資訊互動
3. 增加了非線性。這個存疑
原理：
從圖的下部可以看出，使用1*1*5的卷積，在4*4*5的特徵圖上遍歷整個寬和高（4*4），相當於在寬高做加乘，得到4*4*1的特徵圖。 也就是用3個 1*1的卷積，可以得到寬高為4*4，通道數為3的特徵圖。 這樣子就改變了原始的通道數。。
此外，如果1*1的卷積核數量大於5，那麼就變成公升高維度了。
跨通道的互動其實也很清楚，也就是做加乘運算的時候，好多的通道都參與了進來，促進了通道的資訊互動。。
inception模組加入1*1卷積引入了非線性？？這個有大牛的話可以幫忙解惑下
不知道是不是pooling運算導致加入了非線性，但是感覺1*1沒有加入非線性元素哦。。
1 1卷積核的作用
如何理解跨通道的資訊互動和整合呢？首先還得從三維卷積的計算開始。如圖所示，藍色部分是乙個7 7 n 維數 的feature map，黃色塊為3 3 3的卷積核，將卷積核對應到藍色特徵中可以得到乙個紅色陰影區域，舉個具體的例子 假設卷積核所有的引數都為1。那麼紅色部分的數值 1 1 4 1 3 1 2...
卷積核引數的計算及1 1卷積核
首先，明確乙個概念 卷積並不只是乙個二維的過程，實際上對於輸入的一般而言是三個通道的 r g b 那為什麼輸出的結果可以是128個通道呢？實際上經過卷積過後的通道數是由卷積核的個數來決定的，整個的卷積過程二維情況下也就是在每個通道下發生的卷積過程為 在多通道情況下的卷積情況如下 其實濾波器的維度應該...
卷積核裡面的引數怎麼來的 1 1卷積核的作用
1x1的卷積核由於大小只有1x1，所以並不需要考慮畫素跟周邊畫素的關係，它主要用於調節通道數，對不同的通道上的畫素點進行線性組合，然後進行非線性化操作，可以完成公升維和降維的功能，如下圖所示，選擇2個1x1大小的卷積核，那麼特徵圖的深度將會從3變成2，如果使用4個1x1的卷積核，特徵圖的深度將會由3...