CNN基础知识不牢固,总是会有一些理解不透彻的问题与地方。在此集中对kernel的参数、卷积过程以及channel进行回顾性总结理解。 1、卷积过程基本概念 本部分我在CSDN博客 第一部分有针对卷积过程的基本叙述,但是事实上长期不回顾就会有遗忘与不理解,重点还是要时时温故而知新,并且需要对基础知识弟子打牢。 1.1、feature map 在cnn的每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮一样),其中每一个称为一个feature map。 输入层:在输入层,如果是灰度图片,那就只有一个feature map;如果是彩色图片,一般就是3个featur