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个过滤器中的每一个都应用到32个通道中的每一个吗?
我的理解是:vlan18标签将弹出,现在‘桥域44’将导致查看VLAN44的目的地mac。如果找到了,所有其他:如果目标退出了另一个服务实例,框架将放在服务实例2上,并将添加一个新的VLAN标记(标记66)b.Using以上,我们正在制作vlan 18与vlan这是唯一的目标吗?c.How在地球上,对于两个不同的vlan标签( v