1.实现跨通道的信息交互和整合。1x1卷积核只有一个参数，当它作用在多通道的feature map上时，相当于不同通道上的一个线性组合，实际上就是加起来再乘以一个系数，但是这样输出的feature map就是多个通道的整合信息了，能够使网络提取的特征更加丰富。
2.feature map通道数上的降维。降维这个作用在GoogLeNet和ResNet能够很好的体现。举个例子：假设输入的特征维度为100x100x128，卷积核大小为5x5（stride=1，padding=2），通道数为256，则经过卷积后输出的特征维度为100x100x256，卷积参数量为128x5x5x256=819200。此时在5x5卷积前使用一个64通道的1x1卷积，最终的输出特征维度依然是100x100x256，但是此时的卷积参数量为128x1x1x64 + 64x5x5x256=417792，大约减少一半的参数量。