关于CNN网络中1X1卷积核降维或升维的理解_合一知行的博客-程序员宝宝_1x1卷积进行升维

技术标签: 深度学习  

 网上都说1X1的卷积核可以降维或升维。我的理解是,如果输入层x * y * z, 深度z(通道)大于1时(如果是第一层,即要求
 图像像素为多 个分量,如RGB,相当于深度为3;如果是中间层,即为feature map 是多个 )可以通过1X1的卷积实现
 输出层上降低通道数,也就是所谓的降维。当然前提是该1X1层设计的输出特征个数  feature map 数 < x * y * z。
 如果 feature map 数 > x * y * z ,则会升维。

 不知道理解的是否正确
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