理解卷积神经网络中的channel
Posted gezhuangzhuang
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了理解卷积神经网络中的channel相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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
以上是关于理解卷积神经网络中的channel的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
卷积神经网络中的stride、padding和channel概念