已经卷积过后再卷积的细节理解
来源：8-2 卷积神经网络（二）
摩王S
2025-07-26
在LeNet-5中，那个14x14x6，我理解是因为有6个卷积核对原数据进行了6遍卷积，但突然变成了16，我不理解又进行了16个卷积，那原来的6去哪了
1回答
flare_zhao
2025-08-12
原来的14X14X6和每个filter计算得到一个10X10的矩阵，因为有16个filter所有增加了第三维得到16组矩阵
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