對於1x1矩陣最直觀的感受是能有什麼作業，滑動的時候怎麼提取特徵。其實最開始就理解錯了。1x1卷積不是用來取特徵的，而是用來降維和升維
1x1卷積核，又稱爲網中網（Network in Network）
理解中的樣子
emmm， 這不就是對每個像素乘以卷積核權重嘛，比較好理解
降維和升維
當輸入時多通道的，比如上圖32通道，6x6大小。給定卷積6x6，既然做卷積操作，卷積核的通道數要與輸入通道數一致，所以實際上卷積的參數爲6x6x32。
如果只個1個卷積核，那麼結果就變爲1通道，結果中的每個像素值是32個通道累加的結果。所以給定卷積核個數小於輸入通道數就實現降維。如果大於則升維。
輸入通道爲3
左圖卷積個數爲2<3，所以降維
右圖卷積個數爲4>3，所以升維