CNN: 1x1卷积层的精妙之处

现在各种神经网络都会用到1x1 conv，它到底起到什么作用呢？要回答这个问题，先从最经典的Inception模型说起，Figure 1是Inception-ResNet-v2的block架构图。 作用一：改变矩阵维度 block中每个sublayer的第一层都1x1 conv，它在这里的作用之一是降维，减少运算量–feature map channel数越少，卷积操作需要的计算量越小。但就像图像

>>阅读原文<<