将要素输入要素地图

Question

任何人都可以向我解释一下这一基本问题吗：如何使用1x1转换映射将192x28x28的输入图像简化为16x28x28的特征图。我的问题是要了解当192变为16时到底会发生什么？

我知道（（I-2P-F）/ S）+1，但是在减小深度的过程中会发生什么。

Answer 1

1x1卷积将整个192 * 28 * 28输入图像（可以将其读取为final int maxLengthOfSublist = list1.stream().mapToInt(List::size).max().orElse(0); final List<List<Integer>> list2 = IntStream.range(0, maxLengthOfSublist) .mapToObj(idx -> list1.stream() .filter(sublist -> idx < sublist.size()) .map(sublist -> sublist.get(idx)) .collect(Collectors.toList()) ) .collect(Collectors.toList()); 个像素图像的192个特征图）压缩为单个1 * 28 * 28图像。到目前为止，它在保留原始图像的高度和宽度的同时，将“特征图轴”的深度减小为1。

但是，...为什么要得到16？在卷积层中，您可以具有不同的内核。基本上每个内核都是大小相同的独立过滤器。在您的情况下，默认情况下，看起来您的1x1转换层具有16个内核，因此您将获得16个28 * 28图像（每个内核一个）。