深度学习-1x1大小的卷积核、Inception网络

两个作用：

1、改变通道数，在inception网络中作为瓶颈，明显降低参数数量以及计算成本。 并且经过证明，合理的使用1x1的卷积并不会影响之后的影响。（具体的合理怎么规定？这里以后再说）

2、可以单纯的RELU的非线性，可以学习到更为复杂的函数。

inception提出的动机：不用人工选择卷积核的大小，而是由网络自行决定选什么。

主要思想：运用1x1大小的卷积核 明显降低了 之后使用其他卷积核的参数，从120M降低到12M

标签：卷积,大小,网络,inception,1x1,Inception,明显降低
来源： https://www.cnblogs.com/irisinsnow/p/15360146.html