關於深度學習中卷積核操作

直接舉例進行說明輸出圖片的長和寬。 輸入照片爲：32*32*3， 這是用一個Filter得到的結果，即使一個activation map。(filter 總會自動擴充到和輸入照片一樣的depth)。 當我們用6個5*5的Filter時，我們將會得到6個分開的activation maps，如圖所示： 得到的「新照片」的大小爲：28*28*6. 其實，每個卷積層之後都會跟一個相應的激活函數（acti

>>阅读原文<<