小编use*_*599的帖子

假设我们在分类层之前有一个包含 kN 个神经元的特征表示。现在，分类层生成大小为 N 且仅具有局部连接的输出层。

也就是说，输出处的第 k 个神经元是使用从 k N 到 k N+N 位置处的输入神经元计算的。因此，输入层中的每 N 个位置（步长为 N）在输出处给出单个神经元值。

这是在 Keras 中使用 conv1dlocal 完成的，但是，PyTorch 似乎没有这个。

标准线性层中的权重矩阵：kNxN = kN^2 个变量

带局部线性层的权重矩阵：(kx1)@N次=NK个变量