如何理解卷积神经网络中的1×1卷积？

我们都知道，卷积核的作用在于特征的抽取，越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野，当然随之而来的是更多的参数。早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。

但是在学习卷积神经网络的过程中，我们常常会看到一股清流般的存在—1*1的卷积！

比如在残差网络的直连里：

残差网络的Bootleneck残差模块里：

在GoogleNet的Inception模块里：

都有1*1卷积核的出现，那么它到底是做什么的？我们应该如何理解1*1卷积的原理？

当1*1卷积出现时，在大多数情况下它作用是升/降特征的维度，这里的维度指的是通道数（厚度），而不改变图片的宽和高。

举个例子，比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征，现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5，即6个通道变成5个通道：

如下图就是一个W*H*6的特征，而1*1的卷积核在图上标出，卷积核自身的厚度也是6(图画的好难看！！)

通过一次卷积操作，W*H*6将变为W*H*1，这样的话，使用5个1*1的卷积核，显然可以卷积出5个W*H*1，再做通道的串接操作，就实现了W*H*5。

在这里先计算一下参数数量，一遍后面说明，5个卷积核，每个卷积核的尺寸是1*1*6，也就是一种有30个参数。

我们还可以用另一种角度去理解1*1卷积，可以把它看成是一种全连接，如下图：

第一层有6个神经元，分别是a1—a6，通过全连接之后变成5个，分别是b1—b5，第一层的六个神经元要和后面五个实现全连接，本图中只画了a1—a6连接到b1的示意，可以看到，在全连接层b1其实是前面6个神经元的加权和，权对应的就是w1—w6，到这里就很清晰了：

第一层的6个神经元其实就相当于输入特征里面那个通道数：6，而第二层的5个神经元相当于1*1卷积之后的新的特征通道数：5。

w1—w6是一个卷积核的权系数，如何要计算b2—b5，显然还需要4个同样尺寸的核。

最后一个问题，图像的一层相比于神经元还是有区别的，这在于是一个2D矩阵还是一个数字，但是即便是一个2D矩阵的话也还是只需要一个参数（1*1的核），这就是因为参数的权值共享。

出处：CSDN博客

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