Ի՞նչ է 1x1 կոնվոլյուցիան և ինչու է այն օգտագործվում:

1x1 կոնվոլյուցիա՝ դա կոնվոլյուցիայի գործողություն է, որի միջուկի չափը 1x1 պիքսել է։ Այն կիրառվում է կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերում՝ մոդիֆիկացնելով մուտքային տենսորի ալիքների (գերության) քանակը՝ առանց տարածական չափերի (լայնություն և բարձրություն) փոխելու:

Հիմնական կիրառությունները՝

• Ալիքների չափման նվազեցում կամ ավելացում, ինչը օգնում է նվազեցնել պարամետրերի քանակը և հաշվարկային բեռը։
• Անհատականության ներմուծում՝ ակտիվացման ֆունկցիաների միջոցով 1x1 կոնվոլյուցիայի հետո՝ շերտերի միջև։
• Տեղեկությունների խառը միկսավորում՝ բարելավելով հատկանիշների ներկայացումը։

PyTorch-ում օրինակ՝

import torch
import torch.nn as nn

conv1x1 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=1)
input_tensor = torch.randn(1, 64, 32, 32)  # խմբի չափը=1, 64 ալիք, 32x32
output = conv1x1(input_tensor)
print(output.shape)  # torch.Size([1, 128, 32, 32])