如何理解卷积神经网络中的通道channel
总结了一些新手会在入门深度学习过程中遇到的不理解的概念。
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如何理解卷积神经网络中的通道channel
一般channels的含义是，每个卷积层中卷积核的数量。最初输入的图片样本的channels，取决于图片类型，比如RGB；卷积操作完成后输出的out_channels，取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为下一次卷积时的卷积核的in_channels。
卷积是如何计算的
卷积操作其实就是每次取一个特定大小的矩阵，然后将其对输入矩阵依次扫描并进行内积的运算过程。
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