Краткое содержание

Я знаю, что для уменьшения или увеличения количества каналов выполняется 1x1 свертка. Мне нужно уточнить следующее: является ли 1x1 свертка(и) просто матричное умножение между изображением с формой (hw, 3) (RGB) и матрицей, содержащей обучаемые веса с формой (3, 1)? Что приведет к новой матрице с формой (hw, 1) (в этом случае количество каналов уменьшено с 3 до 1). Если вышеизложенное верно, что происходит "под капотом" в фреймворке нейронных сетей, таком как PyTorch, когда количество входных каналов равно количеству выходных каналов? Происходит ли матричное умножение между входом (h*w, 3) и матрицей с обучаемыми весами (num_channels, num_channels)? Не является ли это ненужными (и нежелательными) операциями?