以V1中Inception Module為例說明1x1卷積核的作用
http://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786
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CNN 中， 1X1卷積核到底有什麽作用
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卷積神經網路中1x1卷積的作用
1. 來源 [1312.4400] Network In Network （如果1×1卷積核接在普通的卷積層後面，配合啟用函式，即可實現network in network的結構） 2. 應用 GoogleNet中的Inception、ResNet中的殘差模組
CNN中1X1卷積的作用
idea1 1.進行卷積核通道數的升維降維，相當於在channel方向上進行壓縮，減少引數；（計算具體見連線） 2.旨在對每個空間位置的D維向量做一個相同的線性變換，增加非線性； idea2 1.增加模型深度，一定程度上提升模型的表徵能力； 2.1*1chann
CNN 中， 1X1卷積核到底有什麼作用呢？
我來說說我的理解，我認為1×1的卷積大概有兩個方面的作用吧：1. 實現跨通道的互動和資訊整合2. 進行卷積核通道數的降維和升維下面詳細解釋一下：1. 這一點孫琳鈞童鞋講的很清楚。1×1的卷積層（可能）引起人們的重視是在NIN的結構中，論文中林敏師兄的想法是利用MLP代替傳統的線性卷積核，從而提高網路的表達能力
一文讀懂卷積神經網路中的1x1卷積核
前言 在介紹卷積神經網路中的1x1卷積之前，首先回顧卷積網路的基本概念[1]。 卷積核（convolutional kernel）：可以看作對某個區域性的加權求和；它是對應區域性感知，它的原理是在觀察某個物體時我們既不能觀察每個畫素也不能一次觀察整體，而是
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