tf.nn.conv2D 中的通道是什么？答案

【问题标题】：What are channels in tf.nn.conv2D?tf.nn.conv2D 中的通道是什么？
【发布时间】：2017-07-30 15:12:49
【问题描述】：

我查看了一些 great explanations 上关于 tf.nn.conv2D 的不同参数代表什么，但我仍然无法理解 in_channels 和 out_channels 到底代表什么。

有人可以帮我澄清一下吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow conv-neural-network

【解决方案1】：

假设您有一个大小为64x64 的图像。它由R-G-B 和64x64 组成，因此输入大小为64x64x3，3 是本例中的输入通道。现在您想将此输入与5x5x3 的kernel 进行卷积，您将得到64x64x1 的输出（带有填充）。假设你有100 这样的内核并将它们中的每一个与输入进行卷积，你会得到64x64x100。这里的输出通道是100。

【讨论】：

先生，我们如何确定过滤器输出通道的数量？
这是一个超参数，需要微调，较小的值可能会导致拟合不足，而较大的值可能会过度拟合数据。
我觉得这个例子中输出通道的数量和内核的数量是一样的。它是否正确？我是否也想知道为什么在应用5*5*3 的内核后，我们的输出为64*64*1？谢谢。