目录
- 第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
- 第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies）
- 2.5 网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions）
- 2.6 谷歌 Inception 网络简介（Inception network motivation）
第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies）
2.5 网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions）
在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用 1×1 卷积。也许你会好奇，1×1 的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。
过滤器为 1×1，这里是数字 2，输入一张 6×6×1 的图片，然后对它做卷积，起过滤器大小为 1×1×1，结果相当于把这个图片乘以数字 2，所以前三个单元格分别是 2、4、6 等等。用 1×1 的过滤器进行卷积，似乎用处不大，只是对输入矩阵乘以某个数字。但这仅仅是对于6×6×1 的一个通道图片来说，1×1 卷积效果不佳。
如果是一张 6×6×32 的图片，那么使用 1×1 过滤器进行卷积效果更好。具体来说，1×1 卷积所实现的功能是遍历这 36 个单元格，计算左图中 32 个数字和过滤器中 32 个数字的元素积之和，然后应用 ReLU 非线性函数。
我们以其中一个单元为例，它是这个输入层上的某个切片，用这 36 个数字乘以这个输入层上 1×1 切片，得到一个实数，像这样把它画在输出中。
这个 1×1×32 过滤器中的 32 个数字可以这样理解，一个神经元的输入是 32 个数字（输入图片中左下角位置 32 个通道中的数字），即相同高度和宽度上某一切片上的 32 个数字，这 32 个数字具有不同通道，乘以 32 个权重（将过滤器中的 32 个数理解为权重），然后应
用 ReLU 非线性函数，在这里输出相应的结果。
一般来说，如果过滤器不止一个，而是多个，就好像有多个输入单元，其输入内容为一个切片上所有数字，输出结果是 6×6 过滤器数量。
所以 1×1 卷积可以从根本上理解为对这 32 个不同的位置都应用一个全连接层，全连接层的作用是输入 32 个数字（过滤器数量标记为