卷積神經網絡的總體架構是金字塔型，如下圖。
CNNs架構圖
可以看到，每一層的channel數量是變化的。如上圖中，左邊的第一層只有R、G、B三個channel，第二層有16個channel，第三、四層分別有64、256個。
那么這些channel數量是如何變化的呢？
基本過程：
對於輸入圖片的每一個patch（下圖中的綠色部分），運行一個具有K個輸出的小神經網絡，把這K個輸出垂直的表示為一列（高度是K，如下圖所示）。將這個patch在整個圖片上滑動，每一個位置都執行上述操作，在輸出端我們就可以得到一個深度為K的圖。
channel變化過程