卷积（CNN）| 反卷积（TCNN、Transposed CNN）| 卷积过程中feature map的通道变化 | 1 × 1卷积核如何降维/升维

关于深度学习中的一些小概念，因为网上的资源有些散乱，这里总结一些自己的，方便后面复习，摘一些图，但是会标明引用！

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一、卷积

对于卷积，下面一张图就够了，根据 stride 步长在 feature map 上移动卷积核进行的一种运算。¹

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二、反卷积

反卷积两张图就可以说明白了，如下：

注意：上图中绿色的即为反卷积核，我们可以得到4个feature map。

将4个feature map按照下图中进行叠加，就得到最终的feature map了，值得注意的是，确实是由 $3\times 3$ 变为 $4\times 4$ 了。

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三、卷积过程中通道（channels）的变化

既然谈到深度学习，那么什么是深度呢？一方面是指网络的层数，到底有多少个卷积层？另一方面，还包括 feature map 的通道数量。那么在两次卷积之间，通道（channels）到底是如何变化的呢？

看下面这一张图就够了。²

卷积过程中，输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道(可以看到，input和filter是相同厚度的，也就是说卷积核的厚度应该是和输入的feature map的通道数相等才对的)，但是滤波器的数量是任意的（也就是说，我们到底有几个卷积核（filter）是可以变化的，也就是输出通道是可以控制的），滤波器的数量决定了卷积后 feature map 的通道数。

Q1：那么多通道，如果只有一个卷积核，最终为什么只输出一层feature map？

A1：这里是进行一个累加的，比如有 10 个通道，那么就有 10 层的卷积核，最终这 10 层是加到一起来得到一个的。当然我们如果有20个卷积核（filter）进行卷积，那么我们就会得到 20 层。

值得注意的是，用很多个卷积核的时候，每个卷积核的偏置是不同的³，这里自己还不太清楚，后面再补充。

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四、1 × 1卷积核的降维/升维

如果卷积的输出输入都只是一个平面，那么1x1卷积核并没有什么意义，它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。 但卷积的输出输入是长方体，所以1x1卷积实际上是对每个像素点，在不同的channels上进行线性组合（信息整合），且保留了图片的原有平面结构，调控depth，从而完成升维或降维的功能。⁴

如下图所示，如果选择2个filters的1x1卷积层，那么数据就从原本的depth 3 降到了2。若用4个filters，则起到了升维的作用。

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1. https://blog.csdn.net/weixin_39326879/article/details/120797857 ↩︎

2. https://blog.csdn.net/briblue/article/details/83063170 ↩︎

3. https://blog.csdn.net/weixin_47125742/article/details/118788914 ↩︎

4. https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 ↩︎