`1 x 1`卷积在所有 128 个通道中与`5 x 5`输入层执行逐元素乘法–将其在深度维度上求和，并应用 ReLU 激活函数在`5 x 5`中创建单个点 输出表示 128 的输入深度。本质上，通过使用这种机制（卷积+整个深度的和），它会将三维体积折叠为具有相同宽度和高度的二维数组。 然后，它应用 32 个过滤器以创建`5 x 5 x 32`输出，如前所示。 这是有关 CNN 的基本概念，因此请花一些时间来确保您理解这一点。
`1 x 1`卷积在所有 128 个通道中与`5 x 5`输入层执行逐元素乘法–将其在深度维度上求和，并应用 ReLU 激活函数在`5 x 5`中创建单个点 输出表示 128 的输入深度。本质上，通过使用这种机制（卷积 + 整个深度的和），它会将三维体积折叠为具有相同宽度和高度的二维数组。 然后，它应用 32 个过滤器以创建`5 x 5 x 32`输出，如前所示。 这是有关 CNN 的基本概念，因此请花一些时间来确保您理解这一点。
本书将使用`1 x 1`卷积。 稍后，您将了解到池化会减小宽度，而`1 x 1`卷积会保留宽度，但可以根据需要收缩或扩展深度。 例如，您将看到在网络和 Inception 层中使用了`1 x 1`卷积（在“第 5 章”，“神经网络架构和模型”中。具有`1 x 1`的 32 过滤器） 的卷积可以在 TensorFlow 中表示为`.tf.keras.layers.Conv2D(32, (1,1))`。
