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圖中有FN個濾波器(卷積核)

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在?tensorflow?中，對于輸入樣本中?channels?的含義，

一般是RGB圖片，channels的數量是3（R、G、B）；

而灰度圖是的channels是1.(灰度圖只有一個變量表示顏色)

上圖中的C就是卷積核深度，卷積核深度就是輸入圖片的channel數量

根據下面一個鏈接可知：

https://www.shiyanlou.com/questions/84220/

卷積核深度也可以是８個

因為第二層要和第一層的輸出對應上，第一層用了 8 個卷積核。

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mxnet?中，一般channels的含義是：每個卷積層中卷積核的數量。

卷積核的初始化是隨機的，據說在遷移學習中，卷積核的初始化數值是可以指定的。

每個卷積核都會把整個圖片掃一遍，根據卷積核里面的數值不同，提取圖片不同特征的能力也會不同。

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Reference:

[1]https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397

[20]Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner（1998）: Gradient-based?
learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE 86,?
11 (November 1998), 2278 – 2324(LeNet原文)

[21]?Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton（2012）:?
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.?
In F. Pereira, C. J. C. Burges, L. Bottou, & K. Q. Weinberger, eds.?
Advances in Neural Information Processing Systems 25. Curran?
Associates, Inc., 1097 – 1105.(AlexNet原文)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的第七章笔记(转载)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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