我们在看深度学习时会发现，好多网络都会加1x1conv，可是为什么会加1x1conv呢？
1.首先我们需要明确卷积的输入输出不是一个平面，而是一个长方体。所以1x1conv实际上对每个像素点，在不同的channels上进行线性组合，且保留了图片的原有平面结构，调控depth,从而完成升维和降维的功能。
如下图所示，如果选择2个filters的1x1conv,那么数据就从原来的depth 3降到2.若选择4个filters的1x1conv，则起到升维的作用。
2.一个1x1conv结合非线性单元，相当于加入了非线性。