深度学习笔记（六）：1x1卷积核的作用归纳和实例分析_1x1卷积降维-优快云博客
从这篇文章写的很好，主要讲的就是1x1卷积核有降维作用，还有就是线性映射作用（一般步进长度设置为的为1，也相当于是全连接了）。 还有个作用就是降低通道数，当被卷积的对象有多个通道时，1x1x通道数 进行卷积，可以得到一个只有一层的featuremap。（下图也来源于上面博客）
1. 实现升维或降维（注：卷积核的通道数一定是和被卷积的对象通道数相同的）（一个卷积核卷出来就是一个通道，n个卷积核卷出来就是n个通道，所以卷积核个数大于原来的通道数就是升维，小于就是降维）
2.跨通道的信息交互（每次卷积后不是通道数变了吗，不就是叫跨通道的信息交互）
3.减少卷积核参数（卷积后通道数变小了，这样下一个再卷积的卷积核不久参数变少了（因为卷积核的通道数要和被卷积的通道数一样））
4.增加非线性映射的次数（如果是用卷积核升维，则卷积出的每个通道都可以进行Relu函数激活，不就增加了非线性映射的次数了）
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