[深度学习]卷积理解

单通道卷积

看这个的可视化就很好理解了
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

多通道卷积

当输入有多个通道时,卷积核需要拥有相同的通道数. 假设输入有c个通道,那么卷积核的每个通道分别于相应的输入数据通道进行卷积,然后将得到的特征图对应元素相加,最终输出一个单通道的特征图, 它的数学表达式如下图所示.
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

一些概念

卷积核个数: 一个卷积核对应输入图像某一个特征,理论上卷积核数量越多,能够提取的特征越丰富.

待补充:

3d卷积

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