如何理解卷積神經網絡中的1*1卷積

咱們都知道，卷積核的做用在於特徵的抽取，越是大的卷積核尺寸就意味着更大的感覺野，固然隨之而來的是更多的參數。早在1998年，LeCun大神發佈的LetNet-5模型中就會出，圖像空域內具備局部相關性，卷積的過程是對局部相關性的一種抽取。 可是在學習卷積神經網絡的過程當中，咱們經常會看到一股清流般的存在—1*1的卷積！web 好比在殘差網絡的直連裏： 網絡 殘差網絡的Bootleneck殘差模塊裏：

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