卷积核：卷积核英文；

增云 2025年8月12日 15:30:08 IT运维 5

1乘1的卷积核到底有什么用?

1、×1卷积核能够保持空间维度不变，仅改变通道数量，从而实现降维或升维操作。例如，可以将通道数从128调整到512，仅需128×512个参数，这种操作在特征提取和信息融合等场景中极为有效。替代全连接层：在深度神经网络中，全连接层的参数量通常非常庞大。

（图片来源网络，侵删）

2、*1卷积核的作用主要体现在以下两个方面：维度调整：作用解析：1*1卷积核可以用来调整图像的通道数。在图像处理中，通道数反映了图像的复杂性。例如，RGB图像有三个通道。通过使用1*1卷积核，可以轻松改变图像的通道数，从而实现特征的简化或增强。

3、×1卷积的主要作用包括以下几点：降维和升维：1×1卷积核可以通过控制卷积核的数量来有效地进行特征图的降维或升维操作。在不改变特征图空间尺寸的前提下，调整通道数，从而优化计算量和参数量。减少计算量和参数量：相比于大尺寸的卷积核，1×1卷积核的计算量和参数量都大大减少。

4、*1卷积核在深度学习领域扮演着独特角色。其显著特征是参数量稀少，有助于减轻过拟合，同时，对于调整网络深度和宽度，提升模型性能具有重要作用。在处理数据时，1*1卷积核能够进行降维或升维操作，保持空间维度不变，仅改变通道数量。例如，将通道数从128调整到512，仅需128*512个参数，网络宽度提升四倍。

5、首先，1*1卷积核的运用能实现维度的调整，亦即通道数量的增减。在多通道的图像处理中，通道数反映了图像的复杂性，如RGB图像即有三个通道。若需调整通道数，可使用1*1*M的卷积核（M为新通道数），将图像的深度从现有通道数降至所需数量。

（图片来源网络，侵删）

输入与卷积核的卷积结果是

输入与卷积核的卷积结果是一个新的特征图，该特征图反映了输入数据中某些特征的响应，体现了特征在图像中的空间分布。具体情况如下：特征提取每个卷积核可学习不同特征，如第一个核检测水平边缘，第二个核检测垂直边缘等。若有多个卷积核，输出特征图会有对应数量的通道，可增加特征丰富度，将输入与各卷积核的结果拼接，能得到更全面特征。

卷积可以为0。在卷积运算中，得到结果为0的情况是完全可能的，具体原因如下：正负值相互抵消：当卷积核与输入信号进行元素相乘后，如果所有相乘结果的和为0，那么卷积的结果就是0。这通常发生在卷积核和输入信号之间存在某种形式的正负值相互抵消。

当输入信号与卷积核都具备周期性重复特性时，卷积运算与循环卷积运算的结果是一致的。具体来说：周期性重复特性：当输入信号和卷积核都具有周期性重复的特性时，它们在时域上的卷积运算结果也会呈现周期性重复。这种周期性使得我们可以使用循环卷积来代替传统的线性卷积，而不会改变运算结果。

输入与卷积核：输入图像尺寸为 $i times i$，元素矩阵为 $X$。卷积核尺寸为 $k times k$，元素矩阵为 $W$。步长为 $s$，填充为 $p$。输出图像尺寸：根据卷积计算公式，输出图像 $O$ 的尺寸为 $left times left$。矩阵展开：将输入图像 $X$ 的元素矩阵展开成一个列向量 $x$。