1*1卷积比如一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1卷积,那么结果大小为500*500*20 只有池化改变图片的大小 一个大的全连接层可以理解为一个神经网络,这个NN 中的神经元连接着前一层的每一个输入 ,所以最后一层数据被延展为一个巨大 的列向量. 卷积的过程是一个逐渐抽象化的过程,到最后得到一个数据块 在每个卷积层中,数据都是以三维的形式存在的.你可以吧它看成很多二维图片叠在一起,其中每一个称为一个feature map.在输入层,如果是灰度图片,那就…