创建完全卷积n

Question

我正在读这篇研究论文，下面是这篇论文的引文

The fully connected layers of these nets have fixed dimensions and throw away spatial coordinates. However, these fully connected layers can also be viewed as convolutions with kernels that cover their entire input regions.

我不明白粗体部分，但在互联网上研究了一些之后，我得出结论，如果我去掉最后一层（即完全连接层），然后用三个1x1内核卷积最后一层（即去掉完全连接层之前的倒数第二层），我将做和粗体部分所说的一样的事情。我说的对吗？

为什么是三个1x1内核？

因为在论文中，他们是从原始输入在rgb中创建一个热图，rgb意味着三个通道，但卷积网络（没有完全连接层）的结果是有许多通道（高维），因此用三个1x1核卷积使其成为rbg图像。Image from paper