PyTorch面试精华
Min Lin等人在他们的《Network-in-Network》论文中首次介绍了1x1卷积层用于“跨信道下采样”或“跨信道池池化”。总之,一句话:1x1卷积用于减少信道数量,同时引入非线性。
使用1x1卷积核实现通道数变化的操作,其实就是通道之间信息的线性组合变化,从而实现更加丰富的深度特征提取。如下图所示:192通道的图片经过x1卷积核处理之后变成了1通道的图片: