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多通道影象卷積

#1.三通道卷積 ##1.1通過設定不同filter 我們在進行影象處理的時候回遇到有色彩的影象,一般都是RGB,三個通道。 這個時候原始矩陣就變成了三維的,他們分別是原來的兩個維度寬width和高height,增加了一個chanel維度。這個時候我們的filter也需要變成一個三通道的。 在計算的過程中也從平面的和轉換為了計算立體filter的和,比如原來3x3的filter計算了9個元素的和做為新矩陣的一個元素,而現在三通道的3x3x3的filter則計算了27個元素的和做為一個新矩陣的一個元素。所以最後的輸出都是一個4x4的矩陣。 三通道卷積

三通道卷積第一次
![這裡寫圖片描述](https://img-blog.csdn.net/20180903162929602?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsYXJvamE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
三通道卷積第二次
![這裡寫圖片描述](https://img-blog.csdn.net/20180903162945220?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsYXJvamE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
三通道卷積第5次
![這裡寫圖片描述](https://img-blog.csdn.net/2018090316301110?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsYXJvamE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
三通道卷積第16次

##1.2通過設定不同filter 我們可以設定不同通道的filter以達到我們想要的效果 這裡寫圖片描述 ##1.3設定多個filter增加維度 這裡寫圖片描述

#2.類比卷積與普通神經網路 類比卷積神經網路與普通神經網路的權重和偏置。 這裡寫圖片描述

這裡寫圖片描述

這裡寫圖片描述

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