深度学习中卷积计算以及1*1卷积核作用

深度学习中1*1卷积核作用 看图理解！   以上是用一个773的数组作为输入，然后神经元中卷积核大小为333，数量为2,输出的特征图大小为332 卷积：一组固定的权重和不同窗口内数据做内积 卷积的计算—>   每次选取输入数据一层的一个窗口然后和对应深度层的神经元的卷积核进行矩阵内积计算，最后将所有的计算结果与偏置项b相加后输出   ！卷积计算时可以有多个神经元，神经元的个数对应卷积层的输出深度，

>>阅读原文<<