作用：
跨通道的特征整合特征通道的升维和降维减少卷积核参数（简化模型）1 跨通道的特征整合如果当前层和下一层都只有一个通道那么1×1卷积核确实没什么作用，但是如果它们分别为m层和n层的话，1×1卷积核可以起到一个跨通道聚合的作用，所以进一步可以起到降维（或者升维）的作用，起到减少参数的目的。
这里通过一个例子来直观地介绍1x1卷积。输入6x6x1的矩阵，这里的1x1卷积形式为1x1x1，即为元素2，输出也是6x6x1的矩阵。但输出矩阵中的每个元素值是输入矩阵中每个元素值x2的结果。
上述情况，并没有显示1x1卷积的特殊之处，那是因为上面输入的矩阵channel为1，所以1x1卷积的channel也为1。这时候只能起到升维的作用。这并不是1x1卷积的魅力所在。
让我们看一下真正work的示例。当输入为6x6x32时，1x1卷积的形式是1x1x32，当只有一个1x1卷积核的时候，此时输出为6x6x1。此时便可以体会到1x1卷积的实质作用：降维。当1x1卷积核的个数小于输入channels数量时，即降维[3]。
注意，下图中第二行左起第二幅图像中的黄色立方体即为1x1x32卷积核，而第二行左起第一幅图像中的黄色立方体即是要与1x1x32卷积核进行叠加运算的区域。
其实1x1卷积，可以看成一种全连接（full connection）。
第一层有6个神经元，分别是a1—a6，通过全连接之后变成5个，分别是b1—b5，第一层的六个神经元要和后面五个实现全连接，本图中只画了a1—a6连接到b1的示意，可以看到，在全连接层b1其实是前面6个神经元的加权和，权对应的就是w1—w6，到这里就很清晰了：
第一层的6个神经元其实就相当于输入特征里面那个通道数：6，而第二层的5个神经元相当于1*1卷积之后的新的特征通道数：5。w1—w6是一个卷积核的权系数，若要计算b2—b5，显然还需要4个同样尺寸的卷积核[4]。
上述列举的全连接例子不是很严谨，因为图像的一层相比于神经元还是有区别的，图像是2D矩阵，而神经元就是一个数字，但是即便是一个2D矩阵（可以看成很多个神经元）的话也还是只需要一个参数（1*1的核），这就是因为参数的权值共享。
注：1x1卷积一般只改变输出通道数（channels），而不改变输出的宽度和高度
2 降维/升维
由于 1×1 并不会改变 height 和 width，改变通道的第一个最直观的结果，就是可以将原本的数据量进行增加或者减少。这里看其他文章或者博客中都称之为升维、降维。但我觉得维度并没有改变，改变的只是 height × width × channels 中的 channels 这一个维度的大小而已[5]。
图像来自知乎ID: YJango[6]
1*1卷积核，可以在保持feature map尺度不变的（即不损失分辨率）的前提下大幅增加非线性特性（利用后接的非线性激活函数），把网络做的很deep。
备注：一个filter对应卷积后得到一个feature map，不同的filter(不同的weight和bias)，卷积以后得到不同的feature map，提取不同的特征，得到对应的specialized neuron[7]。
4 跨通道信息交互（channal 的变换）
例子：使用1x1卷积核，实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化，3x3，64channels的卷积核后面添加一个1x1，28channels的卷积核，就变成了3x3，28channels的卷积核，原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28channels，这就是通道间的信息交互[7]。
注意：只是在channel维度上做线性组合，W和H上是共享权值的sliding window
5 减少计算量以下图为例，我们可以看到，计算量明显减少。
6 1x1卷积核应用 Inception这一点健忘的小海豚童鞋讲的很清楚。1×1的卷积层（可能）引起人们的重视是在NIN的结构中，论文中yjdsh心灵美的西装的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核，从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释，认为文中提出的MLP其实等价于在传统卷积核后面接cccp层，从而实现多个feature map的线性组合，实现跨通道的信息整合。而cccp层是等价于1×1卷积的，因此细看NIN的caffe实现，就是在每个传统卷积层后面接了两个cccp层（其实就是接了两个1×1的卷积层）。
进行降维和升维引起人们重视的（可能）是在GoogLeNet里。对于每一个Inception模块（如下图），原始模块是左图，右图中是加入了1×1卷积进行降维的。虽然左图的卷积核都比较小，但是当输入和输出的通道数很大时，乘起来也会使得卷积核参数变的很大，而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数，卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。
以GoogLeNet的3a模块为例，输入的feature map是28×28×192，3a模块中1×1卷积通道为64，3×3卷积通道为128,5×5卷积通道为32，如果是左图结构，那么卷积核参数为1×1×192×64+3×3×192×128+5×5×192×32，而右图对3×3和5×5卷积层前分别加入了通道数为96和16的1×1卷积层，这样卷积核参数就变成了1×1×192×64+（1×1×192×96+3×3×96×128）+（1×1×192×16+5×5×16×32），参数大约减少到原来的三分之一。
同时在并行pooling层后面加入1×1卷积层后也可以降低输出的feature map数量，左图pooling后feature map是不变的，再加卷积层得到的feature map，会使输出的feature map扩大到416，如果每个模块都这样，网络的输出会越来越大。
而右图在pooling后面加了通道为32的1×1卷积，使得输出的feature map数降到了256。GoogLeNet利用1×1的卷积降维后，得到了更为紧凑的网络结构，虽然总共有22层，但是参数数量却只是8层的AlexNet的十二分之一（当然也有很大一部分原因是去掉了全连接层）[8]。
ResNetResNet同样也利用了1×1卷积，并且是在3×3卷积层的前后都使用了，不仅进行了降维，还进行了升维，使得卷积层的输入和输出的通道数都减小，参数数量进一步减少，如下图的结构[8]。
参考[1] 1*1的卷积核与Inception：https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/53411365
[2] 《Network in network》：https://arxiv.org/abs/1312.4400
[3]lldddDeepLearning.ai视频教程 《
Networks in Networks and 1x1 Convolutions》
[4] 如何理解卷积神经网络中的1*1卷积
[5]【CNN】卷积神经网络中的 1*1 卷积 的作用：https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79863922
[6] https://www.zhihu.com/question/56024942/answer/194997553
[7] 1×1 卷积核的作用？（附实例）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35814486
[8] 1X1卷积核到底有什么作用呢？：http://www.caffecn.cn/?/question/136
扩展知乎话题：卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？：https://www.zhihu.com/question/56024942