【深度学习】卷积概念以及卷积核层数

对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。

中间的过程部分可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元，多个滤波器的叠加便成了卷积层。

一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。

层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。

一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。

描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。

不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），

把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。

卷积核(filter)一般是3D多层的，除了面积参数, 比如3x3之外, 还有厚度参数H. 还有一个属性是卷积核的个数N。

卷积核的厚度H, 一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数).

卷积核的个数N, 一般等于后层厚度(后层feature maps数，因为相等所以也用N表示)。

卷积核厚度等于1时为2D卷积，对应平面点相乘然后把结果加起来，相当于点积运算；

卷积核厚度大于1时为3D卷积，每片分别平面点求卷积，然后把每片结果加起来，作为3D卷积结果；

1x1卷积属于3D卷积的一个特例，有厚度无面积, 直接把每片单个点乘以权重再相加。

归纳之，卷积的意思就是把一个区域，不管是一维线段，二维方阵，还是三维长方块，全部按照卷积核的维度形状，对应逐点相乘再求和，浓缩成一个标量值也就是降到零维度，作为下一层的一个feature map的一个点的值！

可以比喻一群渔夫坐一个渔船撒网打鱼，鱼塘是多层水域，每层鱼儿不同。船每次移位一个stride到一个地方，每个渔夫撒一网，得到收获，然后换一个距离stride再撒，如此重复直到遍历鱼塘。 A渔夫盯着鱼的品种，遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼品种分布； B渔夫盯着鱼的重量，遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼重量分布；还有N-2个渔夫，各自兴趣各干各的；最后得到N个特征图，描述了鱼塘的一切！

2D卷积表示渔夫的网就是带一圈浮标的渔网，只打上面一层水体的鱼； 3D卷积表示渔夫的网是多层嵌套的渔网，上中下层水体的鱼儿都跑不掉； 1x1卷积可以视为每次移位stride，甩钩钓鱼代替了撒网；

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