1*1卷積的主要作用有以下幾點：
1、降維（ dimension reductionality ）。比如，一張500 * 500且厚度depth爲100 的圖片在20個filter上做11的卷積，那麼結果的大小爲500500*20。
2、加入非線性。卷積層之後經過激勵層，1*1的卷積在前一層的學習表示上添加了非線性激勵（ non-linear activation ），提升網絡的表達能力；可以在保持feature map尺度不變的（即不損失分辨率）的前提下大幅增加非線性特性（利用後接的非線性激活函數），把網絡做的很deep。
當1*1卷積出現時，在大多數情況下它作用是升/降特徵的維度，這裏的維度指的是通道數（厚度），而不改變圖片的寬和高。