摘要： 有一副8*8的图，进行1*1的卷积 如果是单通道：则1*1的卷积只是将矩阵乘上一个数字，没啥作用 但如果是3通道，卷积核也变成3通道，则可以提取不同通道的特征（赋予不同的权重），再加一个Bias 典型的应用场景，有一张图，经过卷积后有28*28*64 64个信道，我们可以通过卷积压缩长和宽，但是如何 阅读全文

摘要： 1、 全连接层的坏处就在于其会破坏图像的空间结构，因此人们便开始用卷积层来“代替”全连接层，通常采用1×1的卷积核，这种不包含全连接的CNN成为全卷积神经网络（FCN），FCN最初是用于图像分割任务，之后开始在计算机视觉领域的各种问题上得到应用，事实上，Faster R-CNN中用来生成候选窗口的C 阅读全文

摘要： 1、如果batch太小，训练的时候不易收敛，loss容易震荡, 2、可以设置某几层freeze，不进行参数的更新 for layer in model.layers: layer.trainable = Flase 3、 阅读全文