卷积神经网络、卷积核weights、位深转变 的理解

关于这个深度的概念，caffe里是feature map张数，tensorflow是卷积核深度。。两者是同样的概念。。。 另外再说详细点： 如果是输入224x224x3（rgb三通道），输出是32位深度，卷积核尺寸为5x5。则是有32个filter，每一个的尺寸为5x5x3（最后的3就是原图的rgb位深3），每一个filter的每一层是5x5（共3层啊）分别与原图的每层224x224卷积，然后将得

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