Deep Learning Note: 4-5 卷积神经网络案例分析（3）
3. 1 乘 1 卷积 在进行卷积时，对于只有 1 个通道的输入，如果参与卷积的过滤器的尺寸为 $1 \times 1$，则只相当于将输入乘以一个固定的系数，如图 1 所示。 而对于有 $n$ 个通道的输入，如果参与卷积的过滤器尺寸为 $1 \times 1 \times n$，则相当于将输入中每个位置上的 $n$ 个值与过滤器中的 $n$ 个值依次相乘再求和，如图 2 所示。 此时这…
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3. 1 乘 1 卷积 在进行卷积时，对于只有 1 个通道的输入，如果参与卷积的过滤器的尺寸为 $1 \times 1$，则只相当于将输入乘以一个固定的系数，如图 1 所示。 而对于有 $n$ 个通道的输入，如果参与卷积的过滤器尺寸为 $1 \times 1 \times n$，则相当于将输入中每个位置上的 $n$ 个值与过滤器中的 $n$ 个值依次相乘再求和，如图 2 所示。 此时这…
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