Niyə neyron şəbəkələrində 1x1 nüvəli konvolusiya istifadə olunur?

Şəbəkələrdə 1x1 nüvəli konvolusiya bir neçə məqsəd üçün istifadə olunur:

• Kanal sayını (dərinliyi) dəyişdirmək: 1x1 konvolusiya, görüntünün məkan ölçülərinə təsir etmədən, kanal sayını effektiv şəkildə azaltmağa və ya artırmağa imkan verir.
• Neliniearlıq və kanalların qarışdırılması: 1x1 konvolusiyadan sonra adətən aktivasiya tətbiq olunur, bu da modelin daha mürəkkəb təsvirlər öyrənməsinə kömək edir.
• Hesablama yükünü azaltmaq: 1x1 konvolusiyalar, ResNet və ya Inception kimi memarlıqda, daha ağır konvolusiyaların yerinə istifadə edilərək hesablama yükünü azaldır.

Misal üçün: əgər 28x28x256 ölçülü tensorunuz varsa, 64 filtr ilə 1x1 konvolusiya tətbiq etmək, çıxış olaraq 28x28x64 əldə edər, bu da xüsusiyyətlərin ölçüsünü effektiv şəkildə azaldır.

Beləliklə, 1x1 konvolusiya, məlumatların məkan xüsusiyyətlərini dəyişmədən modelin ifadə gücünü artırmaq və ölçüsünü idarə etmək üçün vasitədir.