步长为2的1x1卷积可以把特征图的大小减少为原来的一半吗

不一定。步长为2的1x1卷积可以减少特征图的大小，但是具体减少的比例取决于输入特征图的大小以及卷积核的大小和步长。如果输入特征图的大小为HxWxC，卷积核的大小为1x1xC，步长为2，则通过1x1卷积得到的输出特征图的大小为(H+1)//2 x (W+1)//2 x C。其中，//表示整除运算。

需要注意的是，步长为2的1x1卷积可以减少特征图的空间维度，但是通道维度不会改变，因为1x1卷积仅在通道维度上进行卷积操作。如果需要同时减少特征图的空间维度和通道维度，需要使用其他类型的卷积操作，如步长为2的2x2卷积或3x3卷积等。

相关问题

conv2D是步长为2的1*1卷积操作吗

不是，`Conv2D`和1x1卷积是两个不同的操作。`Conv2D`是一个二维卷积操作，它将卷积核与输入的二维特征图进行卷积操作，生成输出的二维特征图。卷积核的大小和步长可以通过设置卷积层的参数来控制。

1x1卷积是一种特殊的卷积操作，它的卷积核大小为1x1，仅在通道维度上进行卷积操作。1x1卷积通常被用于调整特征图的通道数，实现特征融合等操作。

虽然在某些情况下，可以使用步长为2的1x1卷积来减小特征图的大小，但是这并不等同于`Conv2D`操作。

(1) 请计算以下矩阵卷积计算结果，卷积步长为1。 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 * 1 1 1 1 0 1 1 1 1

该问题中给出的两个矩阵分别为3x8和1x9的矩阵，因此需要在第二个矩阵两侧各填充一个零，使其变为1x11的矩阵。

填充后的第二个矩阵为：

1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0

然后，将第二个矩阵从左到右依次滑动到第一个矩阵上进行卷积运算。每次将第二个矩阵对应位置的值与第一个矩阵中对应位置和相邻位置的值相乘，并将这些乘积相加得到卷积结果。

具体计算过程如下：

1x1+0x1+1x1+1x1+1x0+0x1+1x1+1x1+0x1=6

0x1+1x1+1x1+1x1+0x0+1x1+1x1+1x1+1x1=7

1x1+1x1+1x1+0x1+1x0+1x1+1x1+1x1+1x0=7

1x1+1x1+0x1+1x1+0x0+1x1+1x1+1x1+1x1=7

1x1+0x1+1x0+1x1+1x0+1x1+1x1+1x1+1x0=6

0x1+1x0+1x1+1x1+0x0+1x1+1x1+1x1+0x1=7

1x0+1x1+1x1+1x1+0x0+1x1+1x1+0x1+0x1=6

1x1+1x1+1x1+0x1+1x0+1x1+0x1+0x1+1x1=6

1x1+0x1+1x0+1x1+1x0+1x1+1x0+1x1+0x0=5

0x1+1x0+1x1+1x1+0x0+1x1+1x0+1x1+1x0=6

1x0+1x1+1x1+1x1+0x0+1x0+1x1+1x0+0x0=5

卷积结果为：6 7 7 7 6 7 6 6 5 6 5

因此，该矩阵卷积的结果是一个1x11的矩阵，其中每个元素的值分别为6、7、7、7、6、7、6、6、5、6、5。