ubuntu之路——day17.2 RGB圖像的卷積、多個filter的輸出、單個卷積層的標記方法

和單層圖像的卷積相似，只須要對每個filter構成的三層立方體上的每個數字與原圖像對應位置的數字相乘相加求和便可。

在這個時候能夠分別設置filter的R、G、B三層，能夠同時檢測縱向或橫向邊緣，也能夠只檢測某一通道的，只須要對其餘通道的filter置爲0便可。

那麼若是要使用filter同時對縱向、橫向或者其餘角度的邊緣進行檢測該怎麼辦呢？

Multiple filter：

對於同時採用多個filter來檢測不一樣特徵的時候，只須要將多個filter的結果堆疊起來輸出便可，如上圖所示。

神經網絡中的卷積層：

將等待卷積的原始圖片的RGB矩陣看作X也就是a^[0],通過不一樣filter的卷積操做後，獲得的新矩陣加上偏移量bias再通過激活後就獲得了a^[1]

 單個卷積層的標記方法：