这里专门花一个小篇幅介绍下1*1卷积核。承上启下，为后面的内容做学习铺垫。
一：11 卷积的操作实践
卷积核一般有11，33，55的卷积核，今天来说说这个1*1卷积的使用，假如，步长Stride=1，Padding=1，那么根据之前的计算公式，输出图像就是和输入图像的大小（长度和宽度）是完全一样的了，而且，因为1×1卷积核只有一个参数，那么实际上也就是给元乳香乘以了某个系数，完全的线性变化（也可以理解成一个数字和一个矩阵的数乘运算的过程，多个通道的情况就是多个数乘的结果累加而已）。
比如下面的计算过程：
上图是一个简单的数乘计算。基本没什么用处。但是放到多通道的情况下，就不一样的了。
假设输入层表示为[1, 64, 28, 28]
卷积核表示为[16, 64, 1, 1]
那么可以得到输出层的表示是[1, 16, 28, 28]
我们可以发现经1*1 的卷积变换后，图像的大小不会变化，像素值也是线性变化，但是通道数的数量却发生了变化，因为输出层的通道数目就是卷积核的数量，由此我们可以控制输出的通道数。
二：11卷积有什么用？
上述也讲了我们可以用11 的卷积，控制卷积核的数量，就是控制输出层的通道数，因此，就可以实现对图像的降维和升维操作。
还有一个操作就是能减少计算量，加快训练速度：
如下例子：
很明显运算量少了很多啊，加快训练速度，这个也就是在InceptionNet里面我们会使用的方式，这里提前先介绍下1*1卷积的左右，后面学习Google InceptionNet的时候也会明白这么设计的原因。