1*1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1*1的卷积,那么结果的大小为500*500*20。
2、加入非线性。卷积层之后经过激励层,1*1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.3*3的卷积核考虑了局部信息,1*1没有考虑局部信息
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depth解释