深度学习：1×1的卷积核的特殊含义及卷积核的相关参数值_1x1卷积核的参数量

       卷积核（Conv）

       卷积可以看作对某个局部的加权求和，它是对应局部感知。

       原理：在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。

       卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输出的通道数，这里需要说明的是对于输入的每个通道，输出每个通道上的卷积核是不一样的。eg：输入是28x28x192(WxDxK,K代表通道数)，然后在3x3的卷积核，卷积通道数为128，那么卷积的参数有3x3x192x128,其中前两个对应的每个卷积里面的参数，后两个对应的卷积总的个数。

        对于n*n（n>1）的卷积核，我们通常还要考虑pad(边缘补0的个数)，stride（每次卷积移动的步长）。但是当尺寸是1x1时，对于single channel而言就相当于对原特征的scala操作；但是我们一般遇到的都是multi-channel的情况，此时我们便可以根据自己的需要定义卷积核的个数，从而进行降（升）维。如上面所说，如果将它看作cross channel的pooling 操作，它还能帮我们得到在同一位置不同通道之间进行特征的aggregation。
       总结一下，1x1的卷积核可以进行降维或者升维，也就是通过控制卷积核（通道数）实现，这个可以帮助减少模型参数，也可以对不同特征进行尺寸的归一化；同时也可以用于不同channel上特征的融合。一个trick就是在降维的时候考虑结合传统的降维方式，如PCA的特征向量实现，这样效果也可以得到保证。 

        卷积核的相关参数值

        eg:输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3，一个卷积核产生一个feature map，下图中，有6个5x5x3的卷积核，故输出6个feature map（activation map），大小即为28x28x6。

         下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需要相同，即每个卷积核的“层数”需要与输入的“层数”一致。有几个卷积核，就输出几个feature map，下图中，与第二层作卷积的卷积核有10个，故输出的第三层有10个通道。

         池化（Pooling）

       卷积特征往往对应某个局部的特征。要得到globa的特征需要将全局的特征就行一个aggregation。池化就是这样一个操作，对于每个卷积通道，将更大尺寸（甚至是globa）上的卷积特征进行pooling就可以得到更有全局性的特征。这里的pooling当然就对应了cross region。与1x1的卷积相对应，后者可以看作一个cross channel的pooling操作。pooling的另外一个作用就是升维或者降维，后面我们可以看到1x1的卷积也有相似的作用。
 

卷积神经网络的参数计算：https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/7624807.html

1×1的卷积核：https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/53411365