深度学习中降维和升维
卷积中:
这里的维度是指特征矩阵的channel数，例如7*7*256，其深度是256
通过一个1*1，卷积核个数为64的Conv层，其高和宽保持不变，channel变为64
所以，这里说的降维和升维指的是特征矩阵channel数的降低和增加
池化中:
这里降维是指特征图尺寸的减小，如4*4减小为2*2，如图所示
(PS)
维度包含多种含义，例如在卷积层中，每一层都可以识别一些信息，越往后的信息就叫高维信息
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