1x1的卷積能做什麼呢？
所謂通道壓縮，Network in Network是怎麼做到的？
對於如下的二維矩陣，做卷積，相當於直接乘以2，貌似看上去沒什麼意義。
但是，對於下面這種32通道的資料，如果我用1個1x1x32的卷積核與其做卷積運算，得到的就是1個6x6的矩陣。
在這個過程中，發生瞭如下的事情：
- （1）遍歷36個單元格（6x6）
- （2）計算左圖中32個通道中截面與卷積核中32個元素的乘積
- （3）此時得到的結果，仍然是6x6x32的矩陣
- （4）每個6x6的矩陣都疊加起來，得到一個6x6的矩陣
- （5）接下來用Relu函式作用於這個6x6的矩陣
- （6）得到6x6的輸出
同理，如果我用N個1x1x32的卷積核與其做卷積運算，得到的就是N個6x6的矩陣。
所以，1x1的卷積，可以從根本上理解為：有一個全連線的神經網路，作用在了不同的32個位置上。
這種做法，通常稱為1x1卷積或Network in Network。它的主要作用，就是降低通道數量。如下圖
28x28x192的資料，被32個1x1x192的卷積核作用後，就變為28x28x32的資料。這也就是所謂通道壓縮，通道降維。當然如果你願意，也可以增加通道維度。這在Inception網路中很有用。
本篇參考了AndrewNG的Deep Learning課程。
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