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为什么卷积1x1用于深度神经网络？

我在看InceptionV3(GoogLeNet)架构,无法理解为什么我们需要conv1x1层？

我知道卷积是如何工作的,但我看到补丁大小> 1的利润.

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如何在Tensorflow中实现Filter Concatenation？

查看GoogleNet架构,您可以看到这样的块:

卷积运算是tf.nn.conv2d()

pooling是tf.nn.max_pool()

但我在示例和教程中找不到如何在TF中实现Filter Concatenation？

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