理解卷积神经网络中的channel

在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow、mxnet，channel都是必填的一个参数

在tensorflow中，对于输入样本中 channels 的含义，一般是RGB图片，channels的数量是3（R、G、B）。而灰度图是的channel是1；

mxnet 中，一般channels的含义是：每个卷积层中卷积核的数量。

为了更好的理解，下面举个例子。图片来自 吴恩达老师的深度学习课程

如下图，假设有一个 6x6x3 SD敢达送大放送 阿斯飞洒

是飞洒个艾丝凡 艾丝凡

import tensorflow

原文地址：https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10917249.html

时间： 2024-10-25 03:39:35

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