博客主要探讨了卷积神经网络相关知识。介绍了1*1卷积的作用，包括降维、升维、跨通道交互和增加非线性；还阐述了BN的原理及作用，如加速收敛、控制过拟合、降低对初始化权重的敏感性、允许使用较大学习率等。
1. 卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35814486
11卷积过滤器 和正常的过滤器一样，唯一不同的是它的大小是11，没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早出现在 Network In Network的论文中 。
其主要作用为：
- 降维
- 升维
- 跨通道交互
- 增加非线性
2. BN的原理，有什么作用？
https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8453498.html
（1）加速收敛
（2）控制过拟合，可以少用或不用Dropout和正则化
（3）降低网络对初始化权重不敏感
（4）允许使用较大的学习率
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