梳理CNN卷积方式：常规卷积与1x1卷积详解

本文主要讲述了卷积神经网络（CNN）中的不同卷积方式，从常规卷积到1x1卷积的深入解析。自AlexNet在2012年引领深度学习热潮以来，CNN结构不断创新，卷积方式也随之多样化，以提高模型性能。作者首先定义了基本术语，如输入特征图（input feature map）、输出特征图（output feature map）、卷积核（convolution kernel）等，并强调了卷积核的尺寸、通道数和输出特征图通道数之间的关系。 常规卷积（Convolution）是最基础的形式，其特点是卷积核的通道数与输入特征图通道数相同，输出特征图通道数等于卷积核的数量。这种卷积过程涉及在输入特征图上滑动卷积核并进行逐元素相乘后求和，有助于提取局部特征。 1x1卷积，又称内积卷积或瓶颈层（Bottleneck Layer），其卷积核大小仅为1x1。这一特性使得它具有以下特点： 1. 保持输入特征图的尺寸不变，仅改变通道数，适用于维度升维（增加通道数）或降维（减少通道数）的操作。 2. 计算量和参数量相比于常规卷积大大减少，这对于优化模型效率至关重要。 3. 通过在不同通道上进行线性整合，然后应用非线性激活函数（如ReLU），1x1卷积增加了网络的表达能力，有助于增强模型的复杂性和泛化能力。 1x1卷积在很多情况下被用于网络的瓶颈部分，例如在残差网络（ResNet）和Inception系列网络中，它有助于减小模型尺寸，同时保持信息传递。总结来说，理解这些不同的卷积方式有助于我们更好地设计和优化深度学习模型，以适应各种应用场景的需求。 本文通过理论分析和示例，帮助读者深入了解这些卷积方法背后的原理和实际应用，为从事深度学习的研究者和实践者提供了一种梳理思路和掌握技术的方法。