一个卷积层可以有若干个卷积核,卷积核的通道数=输入图片的通道数,每一个卷积核的通道与图片的对应通道进行点积+累加的操作,可以得到1个featrue map,假设有3个通道,那么可以得到3个featrue map,然后把这3个feature map对应的位置相加,即可得到1张featrue map,得到的这一张就是该卷积核与图片进行卷积操作的feature...
没有进行特征组合,只是简单提取特征,指的是一种卷积核对5张图的同一区域使用相同的权重进行卷积计算,这样每幅图使用相同的卷积核就能提取到相同的特征,然后相同的特征组成一张特征图。 2、第二个卷积至全连接层之间的卷积,这些卷积层的训练参数个数和输入特征图的数量有关,因为这些卷积层需要进行特征组合。举个例子...