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1x1卷积核
如果卷积的输出输入都只是一个平面，那么1x1卷积核并没有什么意义，它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。 但卷积的输出输入是长方体，所以1x1卷积实际上是对每个像素点，在不同的channels上进行线性组合（信息整合），且保留了图片的原有平面结构，调控depth，从而完成升维或降维的功能。
如下图所示，如果选择2个filters的1x1卷积层，那么数据就从原本的depth 3 降到了2。若用4个filters，则起到了升维的作用。
这就是为什么上面Inception的4个选择中都混合一个1x1卷积，如右侧所展示的那样。 其中，绿色的1x1卷积本身就1x1卷积，所以不需要再用另一个1x1卷积。 而max pooling用来去掉卷积得到的Feature Map中的冗余信息，所以出现在1x1卷积之前，紧随刚被卷积后的feature maps。（由于没做过实验，不清楚调换顺序会有什么影响。）
