1×1卷积层
前言
1×1卷积层相当于在每个像素位置做全连接层操作，但每个通道内部卷积核参数仍是共享的。
1×1卷积层
将输入数据形状改变为（输入通道，高度×宽度）
卷积核形状为（输出通道数，输入通道数）（高度宽度都为1）
def corr2d_multi_in_out_1_1(X,K):
c_i,h,w=X.shape
c_o=K.shape[0]
X=X.reshape((c_i,h*w))
K=K.reshape((c_o,c_i))
Y=torch.matmul(K,X)
return Y.reshape((c_o,h,w))
X=torch.normal(0,1,(3,3,3))
K=torch.normal(0,1,(2,3,1,1))
Y1=corr2d_multi_in_out_1_1(X,K)
原文地址：https://blog.csdn.net/dingning12469/article/details/135503863
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！