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CNN中1X1卷积核的作用
时间 2021-01-01
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最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了。 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义。 1.增加网络的深度 这个就比较好理解了,1x1 的卷积核虽小,但也是卷积核,加 1 层卷积,网络深度自然会增加。 其实问题往下挖掘,应该是增加网络深度有什么好处?为什么非要用 1x1 来增加深度呢?其它的不可以吗? 其实
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