1X1卷积核到底有什么作用

1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维  3）减少卷积核参数（简化模型）

部分转载自caffe.cn

作用：
1. 实现跨通道的交互和信息整合
2. 进行卷积核通道数的降维和升维
3.对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数，而一般情况都是多核卷积多通道，实现多个feature map的线性组合

4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn中用1*1*m的卷积核卷积n（如512）个特征图的每一个位置（像素点），其实对于每一个位置的1*1卷积本质上都是对该位置上n个通道组成的n维vector的全连接操作。

下面详细解释一下：
1. 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）。

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）

 

 

另一个很有代表性的降维的例子

主要用在inception结构中，称之为"bottleneck",主要用于降维，节省计算量，比如在Resnet中，inception的一个分支长这样

假设上一层的feature map是w*h*256,并且最后要输出的是256个feature map，如果用3*3的核,操作数大概是w*h*256*3*3*256 =589824*w*h ,而在bottleneck架构中大概是 w*h*256*1*1*64 + w*h*64*3*3*64 +w*h*64*1*1*256 = 69632*w*h,，前者大概是后者的8.5倍，所以节省的还是很多的。

另外有人说也可以增加非线性，因为一般1*1后面都要接Relu，所以增加了两个非线性层

 

 

 

3.对于单通道的feature map和单个卷积核之间的卷积来说,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放，因为1X1卷积核只有一个参数，这个核在输入上滑动，就相当于给输入数据乘以一个系数。对于多通道而言有一个重要的功能，就是可以在保持feature map 尺寸不变（即不损失分辨率）的前提下大幅增加非线性特性，把网络做得很deep。CNN里的卷积大都是多通道的feature map和多通道的卷积核之间的操作（输入的多通道的feature map和一组卷积核做卷积求和得到一个输出的feature map），如果使用1x1的卷积核，这个操作实现的就是多个feature map的线性组合，可以实现feature map在通道个数上的变化。接在普通的卷积层的后面，配合激活函数，就可以实现network in network的结构了。