CNN: 1x1卷積層的精妙之處

現在各種神經網絡都會用到1x1 conv，它到底起到什麼作用呢？要回答這個問題，先從最經典的Inception模型說起，Figure 1是Inception-ResNet-v2的block架構圖。 作用一：改變矩陣維度 block中每個sublayer的第一層都1x1 conv，它在這裏的作用之一是降維，減少運算量–feature map channel數越少，卷積操作需要的計算量越小。但就像圖像

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