1x1的卷積-模型壓縮
什麼是卷積？
如圖：
詳細見卷積介紹。
1x1的卷積如何實現模型壓縮
對於channel為1的影象，沒有作用，對於大於1的影象就凸顯作用了。
舉個例子，如圖，輸入影象是28x28x192，輸出是28x28x32。
如果卷積核為5x5x32時候，引數量是：（5x5x32 + 1）x 192 = 153792。
中間加入一層1x1的卷積，降低輸入的channel，再使用同樣卷積核，引數量為：
(1x1x16+ 1)x192 + (5x5x32 + 1)x16 = 16080，降低為原來：十分之一。
因此這1x1的卷積核也被稱為瓶頸層（bottleneck layer）。
效能？
1x1的卷積和被廣泛應用，合理的構建bottleneck layer，可以顯著減少引數，加速訓練，且不降低網路效能，具體見吳恩達課程，youtobe，網易雲課程。
Reference
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1x1卷積
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1X1卷積的作用
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