基于卷积神经网络的手写数字识别 如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题？

如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题？

我们通常看到的卷积滤波器原理图是这样的：

这实际上是卷积滤波器的“展平”或“展平”。例如，上图中的粉红色卷积滤波器是3x3x3，即长3，宽3，深3。然而，在图中，它是在两个维度中绘制的-深度被省略。

.由于卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，所以原理图中没有绘制深度。如果同时绘制深度，效果如下：

（图片来源：mlnotebook）

如上所述，卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，即3。

顺便说一下，输入图像深度是3，因为输入图像是彩色图像，深度是3，分别是R、G和b值。

（图片来源：mlnotebook）

总之，卷积滤波器的深度应该与输入数据的深度一致。

Master真实身份就是AlphaGo，对此你意外吗？为什么？

一点也不奇怪。当谷歌找到亿城与腾讯go签约时，我已经知道了内幕。他们想在升级后测试afagou的性能。另一方面，如此强大的人工智能是不可能在短时间内创造出来的。它需要强大的经济实力和技术力量，需要专业专家的参与和上千万次的实战演练，这是普通公司无法承担的。

谷歌已经在围棋领域投资了好几年。因此，几乎不可能一夜之间出现一个比阿法尔更强大的人工智能。

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