为什么要使用1x1卷积，哪些情况可以使用1x1卷积？
11卷积的主要作用有以下几点：
1、降维（ dimension reductionality ）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做11的卷积，那么结果的大小为50050020。
2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，11的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），提升网络的表达能力；可以在保持feature map尺度不变的（即不损失分辨率）的前提下大幅增加非线性特性（利用后接的非线性激活函数），把网络做的很deep。
当11卷积出现时，在大多数情况下它作用是升/降特征的维度，这里的维度指的是通道数（厚度），而不改变图片的宽和高。
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引用来源：知乎-一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核 * 注：本篇文章只是对自己知识的总结，大部分内容来自上面原文...
转自：1X1卷积核到底有什么作用呢？我来说说我的理解，我认为1×1的卷积大概有两个方面的作用吧：1. 实现跨通道的...
本文标题：为什么要使用1x1卷积
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