CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋 參考鏈接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者寫的很好，解決了很多基礎問題。 feather map ...

以一張圖片作為開始吧： 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片，其中每一個都稱之為一個feature map，這里共有3個。所以如果是灰度圖，則只有一個feature map。 進行卷積操作時，需要指定卷積核的大小，圖中卷積核的大小為3，多出來的一維3不需要在代碼中指定，它會 ...

具體可以看這篇文章，寫的很詳細。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...

feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮一樣），其中每一個稱為一個feature map。 feather map 是怎么生成 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是 ...

每個卷積核具有長、寬、深三個維度。 卷積核的長、寬都是人為指定的，長X寬也被稱為卷積核的尺寸，常用的尺寸為3X3，5X5等；卷積核的深度與當前圖像的深度（feather map的張數）相同，所以指定卷積核時，只需指定其長和寬兩個參數。 例如，在原始圖像層 （輸入層），如果圖像是灰度圖像 ...

1.原理 對於1*1的卷積核來說,實際上就是實現不同通道數據之間的計算,由於卷積窗口為1*1,那么他不會對同一通道上相鄰的數據進行改變,而是將不同通道之間的數據進行相加. 輸入和輸出具有相同的高和寬。輸出中的每個元素來自輸入中在高和寬上相同位置的元素在不同通道之間的按權重累加 ...

第一次接觸的時候，已經理解了，但是過了一段時間，就有點忘了下面這兩篇文章，不錯！可以幫助回憶與理解。 https://blog.csdn.net/zyqdragon/article/details/ ...