CNN中神奇的1x1卷積

我們知道在CNN網絡中，會有各種size的卷積層，比如常見的3x3,5x5等，卷積操作是卷積核在圖像上滑動相乘求和的過程，起到對圖像進行過濾特徵提取的功能。但是我們也會遇見1x1的卷積層，比如在GoogleNet中的Inception模塊，如下圖： 我們看到上圖中有4個1x1的卷積，那麼他們起着什麼作用呢？爲什麼要這樣做呢？ 設計思路：考慮到有些物體比較大，有些物體比較小，所以用不同size的卷積

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