卷积核输入和输出通道直观图
卷积神经网络的通道数与卷积核数的关系 1.上图中总共有二个卷集核，分别是W0和W1,大小都是3x3x3，前面的3x3是卷积核大小，后面的3是输入的feature map的通道，如果在tensorflow的卷积函数中形式是3x3x3x2，前面和上面一样，最后2就是输出的feature map的通道数，也是卷积核的数量。 2.以w0为例，蓝色框中三个通道各个位置的数值A=[[0,0,0,0,0,1,0
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