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1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维3）减少卷积核参数（简化模型）部分转载自caffe作用：1.
单核单通道卷积如果隐神经元与其连接的100个输入单元具有相同的100个参数，那么就相当于是一个10*10的模板在原始的输入图像上做卷积(当然需要加上一个偏置参数b)，这样相当于得到一个新的图像，新图像的大小为(1000-100+1)*(1000-100+1),因此也得名卷积神经网络。
1.单通道多个卷积核卷积计算一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32种特征。2.多通道多个卷积核卷积计算图片：假设图片的宽度为width:W，高度为height:H，图片的通道数为D，一般目前都用R
我们仅对单通道图像使用线性滤波器。实际上，这意味着模型被训练成将灰度转换后的图像到Sobel过滤后的图像的映射。接下来，我们定义一个模型：单层，单核的线性激活的卷积网络。例如采用identity激活函数。卷积核的大小设定为3x3，以...
单核还好，如果是32核64核，高效调度众核的buffer，以及buffer内部的48个entry，不是一个容易的事。其次，从论文给出的卷积、FC、pooling等算法的可重构方案来看，高效的进行重构编译和数据调度，需要深入了解硬件结构，并没能提供一个高层的...
该工作的思想来自于论文[3]，只是将单层自适应层改为了多层，单核MMD改为了多核MMD，得到了更好的结果；但同时它也有着[3]天生的缺点，就是需要利用测试集数据进行网络的训练，无法实现在线学习，这使得网络的想要具有迁移性，还是需要有目标数据
FCOS的检测头使用了4个256通道的卷积作为一个分支，也就是说在边框回归和分类两个分支上一共有8个c=256的卷积，计算量非常大。为了将其轻量化，项目作者首先选择用深度可分离卷积替换普通卷积，并且将卷积堆叠的数量从4个减少为2组。
这就是卷积神经网络，convolutionalneuralnetwork，简称为CNN。.在计算机中，一个二维的图像被表达为一个二维的矩阵，可以看到空白的地方取值较小，越是颜色黑的区域，矩阵对应的色素值越大。.通道是一幅图像的特定组成部分，常见的手机拍出来的图片会有3...
一个卷积网络层i可以被定义为一个函数：Yi=Fi(Xi)，这里Fi是一个算子（卷积操作），Yi是输出张量，Xi是输入张量，张量大小为Hi,Wi,Ci，Hi和Wi是空间维度，Ci是通道维度。一个卷积神经网络N能够被一系列复合层表示：
1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维3）减少卷积核参数（简化模型）部分转载自caffe作用：1.
单核单通道卷积如果隐神经元与其连接的100个输入单元具有相同的100个参数，那么就相当于是一个10*10的模板在原始的输入图像上做卷积(当然需要加上一个偏置参数b)，这样相当于得到一个新的图像，新图像的大小为(1000-100+1)*(1000-100+1),因此也得名卷积神经网络。
1.单通道多个卷积核卷积计算一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32种特征。2.多通道多个卷积核卷积计算图片：假设图片的宽度为width:W，高度为height:H，图片的通道数为D，一般目前都用R
我们仅对单通道图像使用线性滤波器。实际上，这意味着模型被训练成将灰度转换后的图像到Sobel过滤后的图像的映射。接下来，我们定义一个模型：单层，单核的线性激活的卷积网络。例如采用identity激活函数。卷积核的大小设定为3x3，以...
单核还好，如果是32核64核，高效调度众核的buffer，以及buffer内部的48个entry，不是一个容易的事。其次，从论文给出的卷积、FC、pooling等算法的可重构方案来看，高效的进行重构编译和数据调度，需要深入了解硬件结构，并没能提供一个高层的...
该工作的思想来自于论文[3]，只是将单层自适应层改为了多层，单核MMD改为了多核MMD，得到了更好的结果；但同时它也有着[3]天生的缺点，就是需要利用测试集数据进行网络的训练，无法实现在线学习，这使得网络的想要具有迁移性，还是需要有目标数据
FCOS的检测头使用了4个256通道的卷积作为一个分支，也就是说在边框回归和分类两个分支上一共有8个c=256的卷积，计算量非常大。为了将其轻量化，项目作者首先选择用深度可分离卷积替换普通卷积，并且将卷积堆叠的数量从4个减少为2组。
这就是卷积神经网络，convolutionalneuralnetwork，简称为CNN。.在计算机中，一个二维的图像被表达为一个二维的矩阵，可以看到空白的地方取值较小，越是颜色黑的区域，矩阵对应的色素值越大。.通道是一幅图像的特定组成部分，常见的手机拍出来的图片会有3...
一个卷积网络层i可以被定义为一个函数：Yi=Fi(Xi)，这里Fi是一个算子（卷积操作），Yi是输出张量，Xi是输入张量，张量大小为Hi,Wi,Ci，Hi和Wi是空间维度，Ci是通道维度。一个卷积神经网络N能够被一系列复合层表示：
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