卷积神经网络用途 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。

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