2018年7月18日 · 1x1卷积核，又称为网中网（Network in Network） [2]。 这里通过一个例子来直观地介绍1x1卷积。 输入6x6x1的矩阵，这里的1x1卷积形式为1x1x1，即为元素2，输出也是6x6x1的矩阵。 但输出矩阵中的每个元素值是输入矩阵中每个元素值x2的结果。 上述情况，并没有显示1x1卷积的特殊之处，那是因为上面输入的矩阵channel为1，所以1x1卷积的channel也为1。 这时候只能起到升维的作用。 这并不是1x1卷积的魅力所在。 让我们看一下真正work的示例 …

The online 1x1x1 Rubik's Cube solver finds the optimal solution in just a couple turns. Generate a random scramble and hit the solve button to go. Twisty puzzle designers keep pushing the boundaries of big cube puzzles to the limits. There are …

The 1x1 puzzle consists of six different colored uniform faces, and uses a unique mechanism that has been described by many as “way beyond its time”. The puzzle is not solved by making turns, but rather rotating the entire puzzle to find the solved state, something that no puzzles since have been able to accomplish.

2021年9月3日 · 1x1卷积也称为深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），它是一种特殊的卷积操作，由两个步骤组成：首先进行深度卷积（仅对每个输入通道进行卷积），然后进行点卷积（逐元素相乘）。

1. 1*1 卷积的作用. 调节通道数 由于 1×1 卷积并不会改变 height 和 width，改变通道的第一个最直观的结果，就是可以将原本的数据量进行增加或者减少。这里看其他文章或者博客中都称之为升维、降维。

2024年11月8日 · 逐通道卷积（Pointwise Convolution），也称为 1x1 卷积，是一种特殊的 卷积操作，其中卷积核的大小为 1x1。 这种卷积操作不会覆盖空间维度（height 和 width），而是只作用于每个位置上的所有通道，这使得逐通道卷积主要用于 调整通道数量或整合通道信息。 降维（ dimension reductionality ）： 比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500×500×20。 就是改变了输入和输出的通道数，可以减少参数。

Multiplication by ONE is simple. Any number multiplied by ONE is itself!

Inception的 1\times1 卷积核主要有两个功能：一是能够改变维度，二是减少参数。 这里只说维度改变，简单说一下卷积的过程，输入为一个三维矩阵数据，可以分别对应为图像的高度、宽度及深度，对于这个输入需要给定卷积核的大小及数量，卷积核的大小也分为三维，高度、宽度和深度，这里讨论 1\times1 卷积核，所以高度和宽度都为1，卷积核的深度必须和输入数据的深度一致。 比如若是输入为 56\times56\times3 的输入，那么这里的卷积核大小就为 1\times1\times3 ， …

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2025年1月7日 · （1）1x1卷积. 通道混合（Channel Mixing） ： 1x1卷积的主要作用是对输入特征图的通道进行线性组合（加权求和），而不改变空间维度。 可以用于升维（增加通道数）或降维（减少通道数）。 非线性增强 ：