1. 实现跨通道的交互和信息整合
1×1的卷积层(可能)引起人们的重视是在NIN的结构中,论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核,从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释,认为文中提出的MLP其实等价于在传统卷积核后面接cccp层,从而实现多个feature map的线性组合,实现跨通道的信息整合。而cccp层是等价于1×1卷积的,因此细看NIN的caffe实现,就是在每个传统卷积层后面接了两个cccp层(其实就是接了两个1×1的卷积层)。
2. 进行卷积核通道数的降维和升维,减少网络参数
进行降维和升维引起人们重视的(可能)是在GoogLeNet里。对于每一个Inception模块(如下图),原始模块是左图,右图中是加入了1×1卷积进行降维的。虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大时,乘起来也会使得卷积核参数变的很大,而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。以GoogLeNet的3a模块为例,输入的feature map是28×28×192,3a模块中1×1卷积通道为64,3×3卷积通道为128,5×5卷积通道为32,如果是左图结构,那么卷积核参数为1×1×192×64+3×3×192×128+5×5×192×32,而右图对3×3和5×5卷积层前分别加入了通道数为96和16的1×1卷积层,这样卷积核参数就变成了1×1×192×64+(1×1×192×96+3×3×96×128)+(1×1×192×16+5×5×16×32),参数大约减少到原来的三分之一。同时在并行pooling层后面加入1×1卷积层后也可以降低输出的feature map数量,左图pooling后feature map是不变的,再加卷积层得到的feature map,会使输出的feature map扩大到416,如果每个模块都这样,网络的输出会越来越大。而右图在pooling后面加了通道为32的1×1卷积,使得输出的feature map数降到了256。GoogLeNet利用1×1的卷积降维后,得到了更为紧凑的网络结构,虽然总共有22层,但是参数数量却只是8层的AlexNet的十二分之一(当然也有很大一部分原因是去掉了全连接层)。
![](https://pic4.zhimg.com/v2-06816c46807ad873cae849a37c068b33_b.png)
最近大热的MSRA的ResNet同样也利用了1×1卷积,并且是在3×3卷积层的前后都使用了,不仅进行了降维,还进行了升维,使得卷积层的输入和输出的通道数都减小,参数数量进一步减少,如下图的结构。(不然真不敢想象152层的网络要怎么跑起来TAT)
![](https://pic2.zhimg.com/v2-5557262e66c4608c12c6b5526db4e085_b.png)