一、卷积神经网络中的卷积（Convolution in a convoluted neural network） 具体内容亲参考《深度学习》。 二、1*1卷积（one by one convolution）的作用 1*1卷积过滤器 ,它的大小 ...

1.降维或升维，减少参数量 通过1*1卷积核的个数，来控制输出的通道数也就是维度 通过一次卷积操作，W*H*6将变为W*H*1，这样的话，使用5个1*1的卷积核，显然可以卷积出5个W*H*1，再做通道的串接操作，就实现了W*H*5 对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是 ...

1.改变模型维度 二维的输入数据（如\(6*6\)）和\(1*1\)的卷积核 卷积，相当于原输入数据直接做乘法 三维的输入数据（如\(6*6*32\)）和\(1*1*32\)的卷积核卷积，相当于卷积核的32个数对原输入数据的32个数加权求和，结果填到最右侧对应方框中 升维 ...

权值共享基本上有两种方法： 在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3*120的卷积核进行卷积时，卷积参数为：3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列，一个是线性排列) 第二种只在同一特征图上 ...

CNN中，1X1卷积核到底有什么作用呢？ https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 Question: 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个，为什么呢？ 发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用 ...

1*1shape的卷积在很多神经网络中都有应用（如Google InceptionNet，Resnet等），比起我们常见的2*2,3*3，5*5的卷积，这样的卷积核有什么作用呢？ 首先，1*1的卷积可以增加网络层的非线性，它的卷积过程其实相当于全连接层的计算过程，并且还加入了非线性的激活函数 ...

网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions） 在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。 也许你会好奇，1×1的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看 ...

你可能会想为什么有人会用1x1卷积，因为它关注的不是一块像素，而是一个像素，图1 图1 我们看看传统的卷积，它基本上是运行在一个小块图像上的小分类器，但仅仅是个线性分类器。图2 图2 如果你在中间加一个1x1卷积，你就用运行在一块像素上的神经网络代替了线性分类器。 在卷积操作中 ...