关于通道与过滤器的区别
来源：8-2 卷积神经网络（二）
lemonlxn
2020-03-10
图像的输入是 32 * 32 *1(1代表1个通道) 。
老师好，请查看下图蓝色框，视频时间为12分01秒。
我到现在有点困惑，我有点分不清通道与过滤器的区别。
关于通道，之前提RGB的时候，提过RGB有3个通道。如果有1个过滤器的话，需要3 * 3 * 3 (最后一个3代表3通道)，那么输出的矩阵格式为441（1代表一个过滤器）。如果有2个过滤器的话，输出的格式为 442
所以针对上方的第一个图，随着网络的加深，图像的高度与宽度都在缩小(这个好理解)，但后面却说的是 通道数也在增加，这个我不是很理解哈，因为图像的输入为32 * 32 *1，初始化应该只有1个通道的，这里应该说的是过滤器也在增加吧？
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1回答
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同学你好，关于通道数增加的意思看下面这张图黑色圈圈部分，输入图像维单通道（1），通过6个filters进行卷积之后变为6通道，通道数再增加。增加的原因，就是如你所说的，filters数量增加实现的，每个通道可以体现是否包含对应fliter寻找的轮廓信息
042020-03-10
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