【深度學習】簡單易懂，對卷積核層數的理解

在學習卷積神經網時候，本人對代碼中的卷積維度變化不是很理解，記錄學習過程供參考。 假設有一個卷積核W（3X3X3X2），第一個維度爲高度，第二個維度爲寬度，第三個維度爲通道數，第四個維度爲卷積層數。上圖展示一下： 關於卷積過程中維度的變化： 對於單通道的灰度圖卷積很好理解，如4X4的圖片用3X3的一個卷積核進行卷積（步長爲一），那結果就是2X2的維度；假設卷積核有2層，即爲3X3X2，那麼卷積出來

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