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 ...

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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 ...

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*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 ...

目录 写在前面 网络结构 multi-scale training and testing 其他有意思的点 参考 博客：blog.shinelee.m ...

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 ...

信道压缩~通~通~减 一、1 X 1的卷积核作用 　所谓信道压缩，Network in Network是怎么做到的？ 　对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义： 　但是，对于下面这种32通道的数据，如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算，得到 ...