1*1卷积

似乎1*1卷积没有用。因为好像1*1卷积只是对每个像素点进行线性变换，并没有考虑邻域信息，所以看起来没什么意义。

但是实际上，1*1卷积是用在多通道上的。

比如对于(4,4,4)的特征图，我们使用(1,1,4)的卷积操作，这相当于对每个位置的4个通道进行线性组合，得到一个新的通道。 能够把多个特征图进行融合，获取新的特征

最重要的作用是改变特征的通道数。 如果维度是(W,H,C1)，定义(1,1,C1,C2)的卷积核，那么输出维度就是(W,H,C2)。

注：(W,H,C1,C2)的意思是接收上一层输入W,H,通道数为C1的输入，通过卷积核，输出W,H,通道数为C2的特征图。

例如：上一个输出结果为(5,5,32),我们定义(1,1,32,4)，可以得到(5,5,4)的特征图.

全局平均池化层

全局平均池化层(Global Average Pooling, GAP)是一种特殊的池化层，它对每个通道的所有空间位置进行平均操作，得到一个单一的数值。也就是说，对于输入的每个通道，GAP会计算该通道所有像素值的平均值，输出一个长度等于通道数的向量。

最后接Flatten和SoftMax，直接获得结果