1x1卷积核如何下降参数量

本文介绍1*1的卷积核与googlenet里面的Inception。正式介绍以前，首先回顾卷积网络的基本概念。  1. 卷积核：能够看做对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时咱们既不能观察每一个像素也不能一次观察总体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小通常有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输出的通道数，这里须要说明的是对于输入的每一个通道

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