1、1×1的卷积

作用：可以通过设置卷积核数目来缩小输入的通道数，不改变输入的尺寸

而且跟same卷积不同的是1*1卷积不会改变图像的信息，而卷积会改变

你可能会问，仅仅大幅缩小表示层规模会不会影响神经网络的性能？事实证明，只要合理构建瓶颈层，你既可以显著缩小表示层规模，又不会降低网络性能，从而节省了计算。

2、Inception网络

构建卷积层时，你要决定过滤器的大小究竟是 1×1，3×3 还是5×5，或者要不要添加池化层。而 Inception 网络的作用就是代替你来决定，让网络自己学习它需要什么样的参数，采用哪些过滤器组合。