池化层11的尺寸虽然很小，但在卷积神经网络中仍然具有降维的作用。尽管它不会改变特征图的空间尺寸，但通过减少特征图的通道数，池化层11可以实现降维的效果。这有助于减少计算量和参数数量，提高模型的效率和性能。
1×1的池化层具体作用有以下几点：
- 减小特征空间维度：通过池化操作，可以对输入的特征图进行一定程度的压缩，降低其维度，从而减少后续层的计算量。
- 保持平移不变性：池化层可以提取出输入特征图中具有平移不变性的特征，即不论特征在输入图像中的位置如何变化，池化层都能够提取出相同的特征。
- 降低模型复杂度：通过减小特征图的维度，1×1的池化层可以降低模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。
- 增加非线性：池化操作本身是一种非线性映射，可以增加模型的非线性表达能力，提高模型的性能。
总结
池化层1×1实际上是有用的，并且它确实可以降维。在卷积神经网络中，池化层的主要作用是通过减小特征图的维度来降低模型的计算量和过拟合的风险。虽然1×1的池化核在空间维度上并不进行实际的池化操作（因为只有一个空间维度），但它仍然可以在通道维度上进行池化，从而减少特征图的通道数，达到降维的效果。
具体来说，1×1的池化层可以通过设置池化步长（stride）大于1来实现通道维度的降维。例如，如果输入特征图的通道数为C，而1×1池化层的步长设置为C/2，那么输出特征图的通道数就会被减少到C/2。这样，1×1的池化层就实现了在通道维度上的降维。
此外，1×1的池化层还可以与其他层（如卷积层、全连接层等）配合使用，以实现更复杂的网络结构和功能。例如，在ResNet等网络结构中，1×1的卷积层被用于改变特征图的通道数，以实现模型的轻量化。这些1×1的卷积层实际上也可以看作是一种特殊的池化层，它们在通道维度上进行池化操作，从而减少模型的计算量和参数数量。
因此，虽然1×1的池化层在空间维度上并不进行实际的池化操作，但它仍然可以在通道维度上进行池化，实现降维的效果。同时，它还可以与其他层配合使用，以实现更高效的网络结构和功能。
