如何理解卷积神经网络中的1*1卷积
咱们都知道，卷积核的做用在于特征的抽取，越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感觉野，固然随之而来的是更多的参数。早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具备局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。 可是在学习卷积神经网络的过程当中，咱们经常会看到一股清流般的存在—1*1的卷积！web 好比在残差网络的直连里： 网络 残差网络的Bootleneck残差模块里：
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