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1*1卷积核作用，卷积参数计算，卷积计算量计算

记录一下吴恩达老师深度学习的第二周的笔记，全是文字记录推荐继续撸视频... .. .

添加截图了，增加瓶颈层的解释（听说是某面试题，，，）

一般的卷积运算可以压缩输入的长度和宽度，1*1卷积核可以整合各个数据通道信息缩小数据尺寸的深度，同时减小计算量

卷积核参数计算：卷积核的长度*卷积核的宽度*卷积核的个数

卷积计算量计算：输出数据大小*卷积核的尺寸*输入通道数

比如（懒得绘图）求输入28*28*192经过5*5*32的卷积核输出为28*28*32的参数大小和运算量大小

1*1卷积核作用，卷积参数计算，卷积计算量计算

① 参数计算：5*5*32

② 运算量计算：（28*28*32）*（5*5）*（192）≈1.2亿

那么1*1卷积核是怎么通过压缩通道信息来减少计算量的呢？

我们把上面你那个例子改一下在中间添加以一个1*1的卷积核

28*28*192先通过一个1*1*16卷积核得到28*28*16的大小然后再经过5*5*32的卷积核得到28*28*32的输出，那么输入输出都和前面那个例子是一样的，只是中间多了一个1*1的卷积核。我们来计算一下现在的计算量

1*1卷积核作用，卷积参数计算，卷积计算量计算

① （28*28*16）*（1*1）*（192）≈2.4M

②（28*28*32）*（5*5）*（16）≈10.0M

所以total computational cost ≈1240万和1.2亿相比

看到了吧，就是添加了一个1*1的卷积核就大大降低计算量的哦，同时应该注意添加了1*1产生的“bottleneck layer”的意思

The end.


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