【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel

在深度学习的算法学习中，都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一个参数。

channels 该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。

首先，是 tensorflow 中给出的，对于输入样本中 channels 的含义。一般的RGB图片，channels 数量是 3 （红、绿、蓝）；而monochrome图片，channels 数量是 1 。

channels : Number of color channels in the example images. For color images, the number of channels is 3 (red, green, blue). For monochrome images, there is just 1 channel (black). ——tensorflow

其次，mxnet 中提到的，一般 channels 的含义是，每个卷积层中卷积核的数量。

channels (int) : The dimensionality of the output space, i.e. the number of output channels (filters) in the convolution. ——mxnet

为了更直观的理解，下面举个例子，图片使用自 吴恩达老师的深度学习课程 。

如下图，假设现有一个为 6×6×3<