conv1d with kernel_size=1 和dense layer有什么区别？

Question

我正在构建一个带有 Conv1D 层的 CNN，它训练得很好。我现在正在研究如何在将其输入到模型末尾的 Dense 层之前减少特征数量，因此我一直在减少 Dense 层的大小，但后来我看到了这篇文章。文章讨论了使用具有 kernel_size=(1,1) 的 Conv2D 过滤器来减少特征数量的效果。

我想知道使用带有 kernel_size=(1,1) 的 Conv2D 层tf.keras.layers.Conv2D(filters=n,kernel_size=(1,1))和使用相同大小的 Dense 层有什么区别tf.keras.layers.Dense(units=n)？从我的角度来看（我对神经网络相对较新），kernel_size=(1,1) 的过滤器是一个单一的数字，它本质上等同于 Dense 层中的权重，并且两个层都有偏差，所以它们是等价的，还是我误解了什么？如果我的理解是正确的，在我使用 Conv1D 层而不是 Conv2D 层的情况下，这会改变什么吗？作为是tf.keras.layers.Conv1D(filters=n, kernel_size=1)相当于tf.keras.layers.Dense(units=n)？

如果您需要我提供任何信息来澄清问题，请告诉我。我最好奇的是，kernel_size=1 的 Conv1D 层和 kernel_size=(1,1) 的 Conv2D 层的行为是否与 Dense 层不同。

Answer 1

是的，因为Dense层应用于其输入的最后一个维度（请参阅此答案），Dense(units=N)并且Conv1D(filters=N, kernel_size=1)（或Dense(units=N)和Conv2D(filters=N, kernel_size=1)）在连接和可训练参数的数量方面基本上彼此等效。