为什么在卷积神经网络中3个通道时，卷积成3个通道的滤波器只产生1个通道
在卷积神经网络中，3个通道的输入数据表示为一个3维的张量，其中每个通道包含了不同的特征信息。而卷积操作是通过滤波器（也称为卷积核）与输入数据进行卷积运算，从而提取特征。
当使用3个通道的滤波器对3个通道的输入数据进行卷积时，每个通道的滤波器与对应通道的输入数据进行卷积运算，得到3个通道的卷积结果。然后，将这3个通道的卷积结果进行逐元素相加，得到最终的输出结果。
这种设计选择的原因是为了保持特征的一致性和可学习性。通过使用3个通道的滤波器，可以同时考虑到输入数据中不同通道的特征信息，并将它们进行融合。这样可以增加网络的表达能力，提高对不同特征的提取能力。
在实际应用中，这种设计可以广泛应用于图像处理任务中，例如图像分类、目标检测等。通过使用多通道的滤波器，可以更好地捕捉到图像中的纹理、颜色和形状等特征信息，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
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我的问题是关于每个卷积层之后的特征映射的数目。根据我的研究，在每个卷积层，基于我们想要的滤波器，我们得到特征映射的确切数目。但在一些教程中，我遇到了一些不遵循此原则的体系结构。例如，在本例中：池后第一卷积层的输出为6个特征图(红线)。在下一个卷积层使用该特征映射，生成16个新的特征
浏览 2提问于2018-05-16得票数 7
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在卷积神经网络中，卷积过程是丰富的。众所周知，如果你将一张5x5灰度图像(1通道)与一个3x3滤波器(包含一定的权重)进行卷积，你就会得到一个3x3的特征图，如下图所示:卷积
但是，一旦您将卷积的概念扩展到RGB图像，从而现在您有3个通道你只需在过滤器中添加一个与原始图像中的
浏览 2提问于2020-10-28得票数 1
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例如，我们有RGB-图像与3个通道(红色，绿色，蓝色)。我们使用卷积神经网络。
对于图像的每个通道(R，G，B)，每个卷积滤波器总是有3个不同的系数吗？也就是说，滤波器-W1有三个不同的系数矩阵：W1[::0], W1[::1], W1[::2]，如下图所示？或者在现代神经网络(W1[::0] = W1[::1] = W1[::2])的一个滤波器
浏览 1提问于2017-05-29得票数 1
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Keras层文档指定了卷积层的输入和输出大小：输出形状：(samples, filters, new_rows, new_cols)
核大小是一个空间参数，即只确定宽度和高度。因此，带有c通道的输入将产生带有filters通道的输出，而不管c的值如何。因此，它必须应用二维卷积与空间height x width滤波器，然后聚合
浏览 3提问于2017-04-09得票数 54
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卷积神经网络中的维数
、、、
我正在尝试理解卷积神经网络中的维度是如何表现的。在下图中，输入为28 x 28矩阵，具有1个通道。然后是32个5*5的滤镜(在高度和宽度上跨度为2)。所以我知道结果是14乘14乘32。但在下一卷积层，我们有64个5乘5的滤波器(同样是步长为2的滤波器)。那么为什么结果是7x7x64而不是7x7x32* 64呢？我们不是要将64个过滤器中<
浏览 28提问于2017-03-10得票数 6
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我在看这个层层打印出来的照片。我意识到，这显示了输入/输出，但与如何处理RGB通道无关。如果你看block1_conv1，上面写着"Conv2D“。我更大、更广泛的问题是，在整个培训过程中，如何处理3通道输入(我认为这是VGG16)。RGB通道是否在某个时候合并(求和或连接)？何时何地？为此需要一些独特的过滤器吗？还是模型从端到端分别运行在不同的通道/颜色表
浏览 3提问于2020-06-21得票数 6
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然后，它创建了32个不同的图像(卷积值的堆栈)。
在第二层，如果我们应用64个过滤器，所有这些过滤器都会应用在这32幅图像上吗？如果是这样的话，那么它会产生64*32的输出，还是我理解错了？我感到困惑，因为当我研究keras文档时，它说使用64个过滤器，它将创建64个输出。如果有人向我简要介绍CNN第二层或更深层的工作原理，这将对我有所帮助。
浏览 0提问于2021-04-22得票数 0
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如果你有32个输入通道和16个过滤器，通道17-32会被删除吗？或者是否有16个随机频道被丢弃，或者所有的频道都经过了？如果有比输入通道更多的过滤器呢？我读到，第一个滤波器/内核与卷积层中的对应信道--第一通道与第一滤波器，第二信道与第二滤波器，等等--但是如果输入通道的数目不等于滤波器的数目，会发生什么呢？(来源：)
浏览 1提问于2019-01-20得票数 1
我一直在学习卷积神经网络。在查看Keras示例时，我遇到了三种不同的卷积方法。即一维、二维和三维。这三层之间有什么区别？他们的用例是什么？是否有一些链接或引用来显示它们的用例？
浏览 0提问于2019-05-06得票数 17
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我不明白为什么渠道维度不包括在Keras中的conv2D层的输出维度中。Model(input=image, output=output)model.summary()
模型摘要给出了我问题末尾的数字输入层采用宽度= 128和高度= 128的RGB图像。第一个conv2D层告诉我输出维度是(None，61，61，24)。我使用了内核大小(8，8)，这是(2，2)没有填充
浏览 5提问于2019-03-31得票数 13
我想知道为什么有3个通道的图像，比如6*6*3，当卷积3*3*3滤镜时，只产生4*4，而不是4*4*3
浏览 7提问于2017-12-03得票数 0
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在卷积神经网络中，我们用维数k\times k\times 3滤波器进行三个通道(红、绿、蓝)的卷积，如图中所示：每个滤波器都由可调整的权重组成，并且可以学习检测原始特征，比如边缘。每个通道的滤波器可以是不同的:一个是R，另一个是G，另一个是B。
我的问题是:为什么每个频道都需要单独的过
浏览 0提问于2019-09-28得票数 0
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在GoogLeNet这样的DNN架构中，1x1卷积被大量使用。我理解使用它们的原因主要是降维，即如果之前的卷积层有C个通道，我可以使用C‘<C的1x1xC’卷积来减少通道的数量。然而，与减少前一层中的过滤器数量相比，这样做的好处是什么？例如，在GoogLeNet中有一个具有C=480输出通道</e
浏览 1提问于2018-03-19得票数 0
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我正在寻找一个很好的解释，当应用于多通道图像时，深度学习中的卷积是如何工作的。例如，假设我有一个有三个通道的100×100像素图像，RGB。然后输入张量的维数为100x100x3。如果我应用N个滤波器的卷积和一个步长，输出维数会是：或换句话说，应用的卷积是使图像变平，还
浏览 0提问于2017-01-30得票数 8
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若要显示27x35形状的图像，请使用：for x in range(1 , 946):matplotlib.pyplot.imshow(random_image_arr.reshape(27 , 35))
然后，我尝试使用torch.nn.Conv2d对图像应用卷积：
conv2 = torch.nn.Conv2
浏览 0提问于2018-06-30得票数 4
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我想知道彩色通道是如何在卷积网中相互作用的：
将2D内核应用于每个(颜色)通道，从而产生独立的输出，信息只在一个完全连接的层中组合，这是正确的吗？如果我想让我的网络利用不同通道中包含的信息，我可以使用带有3D内核的3D卷积吗？(我正在解决的任务不包括图像
浏览 3提问于2017-04-25得票数 1
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最大池层的输入输出通道数
、、、、
这就是吴荣奎在“课程深度学习专业”中他的汇集层视频中所描绘的：这就是他在“盗梦空间”网络视频中所画的：注意，在第一张幻灯片中，输入和输出通道的数量与池层独立地处理每个通道相同，因此产生的输出通道与输入中的输出通道一样多但在第二张幻灯片中，最大池的输出通道数和输入<
浏览 0提问于2022-01-03得票数 0
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是否有一种方法将使用多个内核大小的卷积层的输出组合(例如最大或平均)？例如，如果我使用的内核大小为(2*2)、(3*2)、(2*3)，而不是仅使用大小为1的内核(2*3)，那么在下一层中，需要所有这些值的平均输出还是最大输出？
浏览 1提问于2017-08-19得票数 0
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我的任务是在cnn层中可视化绘制的权重，现在当我传递参数filters = 32和kernel_size = (3, 3)时，我期望通过使用.get_weights()函数(提取权重和偏差)，输出为3x3大小的32个矩阵，但是我得到了一个非常奇怪的嵌套输出，输出如下：array([[ 2.87332404e-02. 32 values ...**, -1.99537817e-02
浏览 3提问于2019-01-24得票数 0
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