從多維卷積說起，比較CNN中的全連接和全卷積

一幅圖像里包含三個通道，分別是RGB通道。三通道在卷積時是通過累加三個卷積結果得到的。

CNN中全連接層的卷積核大小是feature map的大小。比如feature是3*3的，那么該全連接層的卷積核大小為3*3的。

FCN中是把CNN上最后的三層全連接層換成了全卷積層。這兩者的區別其實是卷積核的大小不同。輸出的feature map 不再是1*1的大小。

以下是我自己寫的例子，給大家參考，如有錯誤歡迎指出。