吴恩达深度学习：1*1卷积

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目录

课程翻译

前言

1x1卷积核

1x1卷积核作用

增加非线性

1x1卷积应用

参考

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课程翻译

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 n c [ l + 1 ] ，在这36个单元上重复此过程）,输出结果是6×6×#filters（过滤器数量），以便在输入层上实施一个非平凡（non-trivial）计算。

这种方法通常称为1×1卷积，有时也被称为Network in Network，在林敏、陈强和杨学成的论文中有详细描述。虽然论文中关于架构的详细内容并没有得到广泛应用，但是1×1卷积或Network in Network这种理念却很有影响力，很多神经网络架构都受到它的影响，包括下节课要