cnn卷积理解

首先输入图像是28*28处理好的图。

第一层卷积：用5*5的卷积核进行卷积，输入为1通道，输出为32通道。即第一层的输入为：28*28图，第一层有32个不同的滤波器，对同一张图进行卷积，然后输出为32张特征图。需要32张特征图原因是能表示更多的特征。

第二层卷积：卷积核同样为5*5，但是输入为32通道，输出为64通道。即以第一层卷积池化激活后的图作为输入，有64个不同的滤波器，对32通道的图进行卷积，输出为64个特征图。