请问5.8节NiN网络中的1*1卷积核为什么用了好几个？

ShusenTang / Dive-into-DL-PyTorch

本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。

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Kimiraha commented 4 years ago

请问5.8节NiN网络中的1x1卷积核为什么用了好几个？文中说该网络用1x1的卷积层加全局平均池化层替代了全连接层以减少参数但是为什么在前几层特征提取的时候也使用了1x1卷积层呢？这对后续的非1x1卷积运算有什么好处吗？求各位不吝赐教！