1×1卷积核是如何升维的

1x1卷积核（也称为点卷积）可以用来改变特征图的深度（即升维）。它的作用类似于全连接层，但是它可以利用卷积层的参数共享和稀疏连接特性。

假设我们有一个输入特征图大小为H x W x D，其中H和W表示特征图的高度和宽度，D表示深度（即特征图包含D个通道）。我们想要使用1x1卷积核将深度从D1提高到D2，其中D2>D1。

1x1卷积核是一个大小为1 x 1 x D1 x D2的张量。它在每个位置上对输入特征图进行卷积，将D1个通道的像素值加权求和得到一个新的像素值，然后将这个新的像素值作为输出特征图的一个通道。因此，输出特征图大小保持不变，仍为H x W x D2。

这个过程可以被视为将每个像素位置上的D1维向量映射到D2维空间中的一个点。由于1x1卷积核的参数在所有像素位置上共享，因此它可以用来学习输入特征图中的全局特征，从而提高模型的表现能力。