卷积神经网络最重要的操作就是卷积层的卷积操作，之前文章中介绍过，卷积核filter往往都是3x3或者5x5什么的，但有一种非常特殊的卷积——1x1卷积。他在CNN中扮演着非常重要的角色。

        这是1x1卷积最显著的作用之一。通过应用具有较少输出通道的1x1卷积层，可以有效减少网络中的参数数量，从而降低模型的复杂度并帮助防止过拟合。相反，如果使用具有更多输出通道的1x1卷积，则可以增加特征图的深度，为网络引入更多的非线性，增强其表达能力。

        1x1卷积，虽然没有空间维度上的滑动（因为核大小为1x1），但它依然在通道维度上操作。想象一下，如果你的输入特征图有C个通道，那么一个1x1卷积层中的每个卷积核也将有C个权重，对应于输入的每一个通道。这些权重可以被视为对输入通道的一种加权组合方式。有助于捕捉更高级别的特征交互。