卷积层通道数

最新推荐文章于 2025-01-30 19:50:54 发布

没有人辅导的研究生

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cnn 人工智能神经网络

本文介绍了1*1卷积核在深度学习中的作用，解释了为何输入通道数与卷积核通道数可以不同，澄清了初学者可能的误解。1*1卷积主要用来调整通道数，而非简单的匹配输入通道。通过使用64个卷积核，可以从192个通道压缩到64个，实现通道间的特征融合。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在看1*1卷积核的作用中发现输入28*28*192和1*1*64通道数不一样查询资料才知道

1*1*64是1*1*192*64 64是用了64个卷积核并不是通道数是64 只是省略了192这个数

初学者可能会遇到的问题

卷积核通道和输入通道必须是相同的才可以进行卷积操作

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