可以看作對某個區域性的加權求和；它是對應區域性感知，它的原理是在觀察某個物體時我們既不能觀察每個畫素也不能一次觀察整體，而是先從區域性開始認識，這就對應了卷積。卷積核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷積核的個數就對應輸出的通道數，這裡需要說明的是對於輸入的每個通道，輸出每個通道上的卷積核是不一樣的。比如輸入是28x28x192(wxdxk,k代表通道數)，然後在3x3的卷積核，卷積通道數為128，那麼卷積的引數有3x3x192x128,其中前兩個對應的每個卷積裡面的引數，後兩個對應的卷積總的個數。
1、降維（ dimension reductionality ）。比如，一張500 * 500且厚度depth為100 的在20個filter上做11的卷積，那麼結果的大小為500500*20。
2、加入非線性。卷積層之後經過激勵層，11的卷積在前一層的學習表示上新增了非線性激勵（ non-linear activation ），提公升網路的表達能力.33的卷積核考慮了區域性資訊，1*1沒有考慮區域性資訊
depth解釋
1 1卷積核的作用
如何理解跨通道的資訊互動和整合呢？首先還得從三維卷積的計算開始。如圖所示，藍色部分是乙個7 7 n 維數 的feature map，黃色塊為3 3 3的卷積核，將卷積核對應到藍色特徵中可以得到乙個紅色陰影區域，舉個具體的例子 假設卷積核所有的引數都為1。那麼紅色部分的數值 1 1 4 1 3 1 2...
卷積神經網路 1 1 卷積核
卷積神經網路中卷積核的作用是提取影象更高維的特徵，乙個卷積核代表一種特徵提取方式，對應產生乙個特徵圖，卷積核的尺寸對應感受野的大小。經典的卷積示意圖如下 5 5的影象使用3 3的卷積核進行卷積，結果產生3 3 5 3 1 的特徵影象。卷積核的大小一般是 2n 1 2n 1 的奇數乘奇數大小 n 1 ...
卷積神經網路 1 1 卷積核
卷積神經網路中卷積核的作用是提取影象更高維的特徵，乙個卷積核代表一種特徵提取方式，對應產生乙個特徵圖，卷積核的尺寸對應感受野的大小。經典的卷積示意圖如下 5 5的影象使用3 3的卷積核進行卷積，結果產生3 3 5 3 1 的特徵影象。卷積核的大小一般是 2n 1 2n 1 的奇數乘奇數大小 n 1 ...